Concrete Compression Test Data Estimation Based on a Wavelet Neural Network Model

Wang Haiying; Wang Xinping; Wang Chao; Xu Jian

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Concrete Compression Test Data Estimation Based on a Wavelet Neural Network Model

机译：基于小波神经网络模型的混凝土压缩试验数据估算

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Firstly, a genetic algorithm (GA) and simulated annealing (SA) optimized fuzzy c-means clustering algorithm (FCM) was proposed in this paper, which was developed to allow for a clustering analysis of the massive concrete cube specimen compression test data. Then, using an optimized error correction time series estimation method based on the wavelet neural network (WNN), a concrete cube specimen compressive strength test data estimation model was constructed. Taking the results of cluster analysis as data samples, the short-term accurate estimation of concrete quality was carried out. It was found that the mean absolute percentage error, e(1), and the root mean square error, e(2), for the samples were 6.03385% and 3.3682KN, indicating that the proposed method had higher estimation accuracy and was suitable for concrete compressive test data short-term quality estimations.

机译：首先，提出了遗传算法和模拟退火算法优化的模糊c均值聚类算法（FCM），用于聚类分析大块混凝土试件的试验数据。然后，基于小波神经网络（WNN），采用优化的误差校正时间序列估计方法，建立了混凝土立方体抗压强度试验数据估计模型。以聚类分析的结果作为数据样本，对混凝土质量进行了短期准确的估计。结果表明，样本的平均绝对百分比误差e（1）和均方根误差e（2）为6.03385％和3.3682KN，表明该方法具有较高的估计精度，适用于混凝土抗压试验数据的短期质量估算。

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来源
《Mathematical Problems in Engineering》 |2019年第4期|4952036.1-4952036.10|共10页
作者
Wang Haiying; Wang Xinping; Wang Chao; Xu Jian;
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作者单位

Changan Univ, Sch Construct Machinery, Xian 710064, Shaanxi, Peoples R China;

Changan Univ, Sch Construct Machinery, Xian 710064, Shaanxi, Peoples R China;

Changan Univ, Sch Construct Machinery, Xian 710064, Shaanxi, Peoples R China;

Xian Univ Sci & Technol, Xian 710054, Shaanxi, Peoples R China;

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