基于PSO-BP神经网络的混凝土抗压强度预测

为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度，利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值，建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。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为输入参数，混凝土抗压强度值作为输出参数，不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷，而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以UCI数据库中的Concrete Compressive Strength数据集为例进行仿真测试，结果表明：PSO-BP模型预测精度较BP、GA-BP模型分别提高了8.26%和2.05%，验证了PSO-BP模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。