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现阶段对氯离子浓度预测大多基于Fick定律以及在此基础上的一些改进模型,其明显的缺点就是模型的参数较多,应用不便。而人工神经网络不需要研究各个影响因素间的关系,常用于对模糊问题的研究。基于BP神经网络与径向基函数神经网络,给出了预测混凝土中氯离子浓度分布的分析模型,并结合试验对比了两种方法的有效性,结果表明径向基函数神经网络比BP神经网络具有较好的准确性与稳定性。最后提出通过建立庞大的神经网络数据库来预测不同环境作用下不同配合比的混凝土在任意时刻的氯离子浓度分布。