三峡大学学报（自然科学版）
三峽大學學報（自然科學版）
삼협대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA THREE GORGES UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2014年
5期
42-45,50
,共5页
王伟%沈跃根%张桂荣%王芳%周干武
王偉%瀋躍根%張桂榮%王芳%週榦武
왕위%침약근%장계영%왕방%주간무
碱渣土%工程特性%RBF神经网络%识别%预测
堿渣土%工程特性%RBF神經網絡%識彆%預測
감사토%공정특성%RBF신경망락%식별%예측
slag%engineering characteristics%RBF neural network%identification%forecasting
为了缓解纯碱行业生产快速发展与碱渣贮放的矛盾,国内碱厂主要采用贮渣池加高作为解决手段.对待建碱渣坝土样的工程特性进行预测分析,能够为坝体的后续加固加高提供科学依据.碱渣土具有复杂的物理力学性质,应用优化识别预测方法能够更好地揭示数据中各指标间的非线性关系,因此采用RBF神经网络的数据拟合能力,建立碱渣土工程特性的预测模型.通过工程算例的应用效果表明,RBF神经网络具有可调参数少、网络性能稳定和预测精度高等优点,分析了输入样本数目和宽度向量对RBF神经网络预测性能的影响,可为碱渣土工程特性的初步预测分析提供有效的决策依据.
為瞭緩解純堿行業生產快速髮展與堿渣貯放的矛盾,國內堿廠主要採用貯渣池加高作為解決手段.對待建堿渣壩土樣的工程特性進行預測分析,能夠為壩體的後續加固加高提供科學依據.堿渣土具有複雜的物理力學性質,應用優化識彆預測方法能夠更好地揭示數據中各指標間的非線性關繫,因此採用RBF神經網絡的數據擬閤能力,建立堿渣土工程特性的預測模型.通過工程算例的應用效果錶明,RBF神經網絡具有可調參數少、網絡性能穩定和預測精度高等優點,分析瞭輸入樣本數目和寬度嚮量對RBF神經網絡預測性能的影響,可為堿渣土工程特性的初步預測分析提供有效的決策依據.
위료완해순감행업생산쾌속발전여감사저방적모순,국내감엄주요채용저사지가고작위해결수단.대대건감사패토양적공정특성진행예측분석,능구위패체적후속가고가고제공과학의거.감사토구유복잡적물리역학성질,응용우화식별예측방법능구경호지게시수거중각지표간적비선성관계,인차채용RBF신경망락적수거의합능력,건립감사토공정특성적예측모형.통과공정산례적응용효과표명,RBF신경망락구유가조삼수소、망락성능은정화예측정도고등우점,분석료수입양본수목화관도향량대RBF신경망락예측성능적영향,가위감사토공정특성적초보예측분석제공유효적결책의거.
