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題名 | 應用類神經網路於混凝土抗壓強度及彈性模數之預測=Application of Neural Networks to Predict the Compressive Strength and Young's Modulus of Concrete |
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作者 | 李澄興; 謝尚賢; 詹穎雯; Lee, Cherng-shing; Hsieh, Shang-hsien; Chan, Yin-wen; |
期刊 | 國立臺灣大學工程學刊 |
出版日期 | 19980600 |
卷期 | 73 1998.06[民87.06] |
頁次 | 頁117-131 |
分類號 | 440.327 |
語文 | chi |
關鍵詞 | 類神經網路; 倒傳遞神經網路; 混凝土; 抗壓強度; 彈性模數; Artificial neural networks; Back propagation neural networks; Compressive strength; Young's modulus; Concrete; |
中文摘要 | 本研究試圖應用類神經網路中的「倒傳遞神經網路」(Back Propagation Neural Networks),以混凝土配比及齡期等參數,估算混凝土之抗壓強度及彈性模數。研 究中以倒傳遞神經網路進行之預測分為以下三個部分:(1)混凝土早期強度之預 測;(2)以混凝土早期強度資訊預測混凝土在齡期為28天時的強度;(3)混凝土 彈性模數(楊氏係數)之預測。另外,以倒傳遞神經網路預測之結果亦與由其他經 驗公式或統計分析方法預測之結果進行比較。研究結果顯示應用倒傳遞神經網路 在混凝土抗壓強度及彈性模數的預測上明顯優於現有的各種預測方法。 方法。 |
英文摘要 | This work investigates the application of Artificial Neural Networks (ANN) to predict the compressive strength and the Young's modulus of concrete. Three cases have been studied using Back Propagation Neural Networks (BPNN): (1) prediction of the compressive strength of concrete at early ages, (2)prediction of the 28-day compressive strength of concrete based on early-age compressive strength tested, and (3)prediction of the Young's modulus of concrete. The results predicted by the BPNN approach are compared with those by empirical and statistical approaches. The results obtained in this work show that the BPNN approach gives good predictions on both the compressive strength and Young's modulus of concrete. |
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