简介:为了提高混凝土抗压强度预测精度,利用改进果蝇优化算法(IFOA)优化RBF神经网络的参数Spread值,建立IFOA-RBF预测模型用于混凝土抗压强度预测。模型以UCI数据库中的ConcreteCompressiveStrength数据集为例,以每立方混凝土中的水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为网络输入,混凝土抗压强度值作为网络输出,进行仿真测试,并将结果与参考文献中的其它方法比较。结果表明:优化后的RBF网络既体现了广泛映射能力,又明显地提高了网络的泛化能力。验证了IFOA-RBF模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。
简介:摘要压强是初中物理教学的重点,是学生学习的难点,如何提高压强知识点的教学效率,为学生学习更深层次的物理知识奠定牢固基础,是物理教师关注的重点。本文探讨初中物理压强教学的相关策略,希望为提高初中物理教学效率提供参考。