TY -的A2 Kaluri Rajesh AU -王,海鹰盟——赵Keyu盟,张盈芝盟——张Xiaofeng PY - 2022 DA - 2022/12/12 TI -预测混凝土的抗压强度使用枪兵和PCA-Based BP神经网络SP - 7248561六世- 2022 AB -混凝土使用实时生产数据来预测其28天抗压强度提高工程结构质量具有重大意义的短缺和克服传统混凝土长期抗压强度测试。当前的研究预测精度不足等缺点,不足数据特点和模型之间的匹配特性,和冗余输入参数信息。提出了一种BP神经网络预测模型优化的斯皮尔曼和PCA。模型首先采用斯皮尔曼方法减少输入变量通过消除变量的相关性较低的抗压强度,然后使用PCA消除有关变量之间的相关性。这之后,新的不相关的输入变量优化的斯皮尔曼和PCA输入到BP神经网络模型来预测混凝土的抗压强度。结果表明,它取得了2.78%的平均绝对百分比误差(日军)和根均方误差(RMSE) 1.66 MPa,远低于4.82%的误差和2.92 MPa可行获得的BP神经网络,分别。该模型充分利用混凝土搅拌站的实时监测数据,传统的测试及其结果接近。它有巨大的现实意义来指导具体的生产建设,缩短生产周期,降低项目成本。SN - 1530 - 8669你2022/7248561 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2022/7248561——摩根富林明——无线通信和移动计算PB - Hindawi KW - ER