基于深度学习的粉煤灰混凝土氯离子浓度预测

章玉容; 余威龙; 麻雪晴; 骆天意; 王京京

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基于深度学习的粉煤灰混凝土氯离子浓度预测

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为研究深度学习方法在氯离子浓度预测中的应用,通过自然潮差环境下粉煤灰混凝土的长期暴露试验获取3150组自由氯离子浓度数据,建立不同激活函数、不同隐藏层层数的多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)模型,开展考虑水灰比、暴露时间、粉煤灰掺量、渗透深度4个输入参数影响的粉煤灰混凝土中的自由氯离子浓度预测研究.结果表明,采用ReLu函数及4层隐藏层构建MLP模型时,自由氯离子浓度的预测结果最优.同时,将构建的最优MLP模型开展基于未测参数的自由氯离子浓度预测,比基于菲克第二定律的预测结果更准确.因此,MLP模型具有精度高和适用范围广泛的特点,可作为氯盐环境下混凝土中自由氯离子浓度预测的新方法.

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来源
《北京工业大学学报》 |2023年第2期|205-212|共8页
作者
章玉容; 余威龙; 麻雪晴; 骆天意; 王京京;
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作者单位

浙江工业大学土木工程学院;

浙江省工程结构与防灾减灾技术研究重点实验室;

北京工业大学城市建设学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类混凝土及混凝土制品;
关键词
自由氯离子浓度预测; 深度学习; 多层感知器; 激活函数; 隐藏层层数; 粉煤灰混凝土;

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