基于数据融合的混凝土侵彻深度预测
来源期刊：兵器材料科学与工程2020年第4期
论文作者：杨江 张磊 王继民 季昌政 孔德锋 王幸
文章页码：40 - 45
关键词：数据融合;BP神经网络;混凝土;侵彻深度;经验算法;
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。
杨江1,2，张磊2，王继民1，季昌政1，孔德锋2，王幸2
1. 河海大学计算机与信息学院2. 军事科学院国防工程研究院工程防护研究所
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。
关键词：数据融合;BP神经网络;混凝土;侵彻深度;经验算法;
