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摘要:提出一种基于数据融合的混凝土侵彻深度预测模型,将拟合小样本试验数据的BP神经网络和经验公式进行数据融合,用融合模型进行侵彻深度预测。结果表明:数据融合模型可大大降低传统神经网络模型对试验样本数量和分布的要求,互补BP神经网络和经验公式在不同范围内的预测精度,明显提高模型预测精度。
  • DOI:

    10.14024/j.cnki.1004-244x.20200414.001

  • 专辑:

    理工B(化学化工冶金环境矿业); 理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    武器工业与军事技术

  • 分类号:

    TJ06

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