【摘 要】
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利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型。通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网
【机 构】
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武警石家庄指挥学院训练部信息技术教研室
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利用RBF神经网络对水泥水化热进行预测,根据水泥水化热的影响因素,建立了12个输入节点、1个输出节点的RBF神经网络模型。通过27组试验数据,验证了模型的可靠性,并与BP神经网络进行了比较。结果表明,RBF神经网络预测效果明显优于BP神经网络,前者不仅预测速度快,而且预测精度高,相对误差小于4%,在水泥水化热预测中具有广阔的应用前景。
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