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申请/专利权人：中国科学院武汉岩土力学研究所
摘要：本发明公开了基于混合智能模型的橡胶砂混凝土单轴抗压强度预测方法，采集不同实验参数对应的实际橡胶‑砂混凝土单轴抗压强度作为实际输出特征值，每次橡胶‑砂混凝土单轴抗压试验所对应的一组实验参数记为输入特征组；对输入特征组的输入特征的种类进行筛选，构建训练集和测试集；并利用训练集对基于狮群优化的反向传播神经网络进行训练；对待处理输入特征组进行预测，获得预测输出特征。本发明利用狮群模型对反向传播神经网络进行优化建立混合智能模型，充分利用不同智能算法的特点，加快了训练的速度和提高了预测的精度，为实现橡胶‑砂混凝土单轴抗压强度预测提供了一种快捷高效精准的方法，具有广泛的适用及实用性。
主权项：1.基于混合智能模型的橡胶砂混凝土单轴抗压强度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：进行橡胶-砂混凝土单轴抗压试验，采集不同实验参数对应的实际橡胶-砂混凝土单轴抗压强度作为实际输出特征值，每次橡胶-砂混凝土单轴抗压试验所对应的一组实验参数记为输入特征组；步骤2：对输入特征组的输入特征的种类进行筛选，利用筛选种类后的输入特征组构建训练集和测试集；步骤3：构建基于狮群优化的反向传播神经网络，并利用训练集对基于狮群优化的反向传播神经网络进行训练，获得训练完成的基于狮群优化的反向传播神经网络；步骤4、利用训练完成的基于狮群优化的反向传播神经网络对待处理输入特征组进行预测，获得预测输出特征值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院武汉岩土力学研究所 基于混合智能模型的橡胶砂混凝土单轴抗压强度预测方法
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