利用PSO-BP神经网络对混凝土抗压强度进行预测。

简介：
为了显著提升混凝土抗压强度的预测准确性，我们采用粒子群算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行了优化，从而构建了一个多因素PSO-BP预测模型。该模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量，以及置放天数作为输入变量，而混凝土抗压强度则作为输出变量。通过这种方法，不仅能够克服传统BP算法收敛速度缓慢以及容易陷入局部最优解的局限性，还能极大地增强模型的学习能力、泛化能力和预测精度。为了验证模型的性能，我们以UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集为例进行了仿真实验。实验结果表明，与传统的BP模型和GA-BP模型相比，PSO-BP模型在预测精度上分别提升了8.26%和2.05%，充分证实了PSO-BP模型在混凝土抗压强度预测领域的实用价值和可靠性。