一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，具体包括：首先，采集并预处理影响混凝土温度的各项数据；其次，构建一个三层神经网络模型，并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行全局寻优，其中遗传算法可通过引入动态变异概率来避免早熟收敛；最后，使用优化后的参数初始化神经网络，并利用处理后的数据进行训练，从而得到一个高精度的温度预测模型。本发明专利技术充分结合了遗传算法的全局搜索能力与神经网络强大的非线性拟合能力，不仅能精确预测温度变化，还能高效反演关键热学参数，显著提高了预测的准确性和可靠性，具有重要的工程应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及混凝土工程混凝土工程，尤其涉及一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法。

技术介绍

1、在大体积混凝土结构施工过程中，水泥水化作用释放的大量热量会导致混凝土内部温度显著升高。若温度控制不善，易产生温度裂缝，这将严重影响结构的长期安全性和耐久性。因此，准确预测大体积混凝土的温度变化，对指导施工温控措施、保障工程质量至关重要。

2、目前，传统的温度预测方法，如基于能量守恒定律的数字监测法、基于修正热源函数的半绝热法以及传统的bp（反向传播）人工神经网络法，虽然各有其应用场景，但普遍存在预测精度不高、对工况变化的适应性差等问题。特别是传统的bp神经网络，其初始权值的选择具有很强的主观性和随机性，容易导致模型在训练时收敛到局部最优解而非全局最优解，且其全局搜索能力有限，训练耗时较长，预测结果的稳定性难以保证。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，用以提升温度预测的准确性、可靠性和稳定性。

2、为实现上述目的，本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于，所述基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体...

【技术特征摘要】

1.一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于，所述基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的一种基于遗传神经网络的大体积混凝土温度预测的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李贵林，于赟，涂永清，李华良，韩志武，张为，王其庄，黄少玮，杨城，钟金榕，
申请(专利权)人：中铁二十二局集团第三工程有限公司，
类型：发明
国别省市：