基于一维卷积神经网络的粉煤灰混凝土氯离子质量分数预测

浙江工业大学学报页数： 8 2024-04-10

摘要：为研究深度学习方法在氯离子质量分数预测中的应用，基于自然潮差环境下粉煤灰混凝土长期暴露试验获取了3 150组自由氯离子质量分数数据，建立一维卷积神经网络(One-dimensional convolutional neural network, 1D-CNN)模型用于预测粉煤灰混凝土氯离子质量分数。该模型分析了核函数和卷积层对1D-CNN预测精度的影响，研究了水灰比、暴露时间、... （共8页）

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