基于CMS-SSA-BP模型的混凝土碳化深度预测性能对比

陈双赢; 张海君; 张彦飞

doi:10.16103/j.cnki.21-1583/n.2024.04.001

沈阳大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 36 ›› Issue (04) : 350 -357. DOI: 10.16103/j.cnki.21-1583/n.2024.04.001

基于CMS-SSA-BP模型的混凝土碳化深度预测性能对比

陈双赢, 张海君, 张彦飞

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摘要

为了提高SSA-BP模型的预测准确性，分别使用三类混沌映射序列（CMS）初始化麻雀位置，帮助SSA-BP模型跳出局部极值，从而提高解的质量。利用200组实际混凝土碳化深度试验数据作为运行数据，以黏接剂剂量、粉煤灰置换水平、水胶比、CO₂体积分数、相对湿度、暴露时间作为输入变量，混凝土碳化深度作为输出变量，分别运行2次后得出各项指标数值，对比分析三类CMS-SSA-BP模型各自的优化点。结果表明，经过混沌映射序列（CMS）优化的SSA-BP模型预测性能更佳，其中，Tent-SSA-BP模型的预测精度最佳，Logistic-SSA-BP模型的预测稳定性最佳，Sine-SSA-BP模型的收敛速度最快。