摘  要： 為了有效提高混凝土抗壓強度的預(yù)測精準度,，利用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值，建立了混凝土抗壓強多因子PSO-BP預(yù)測模型,。模型以每立方混凝土中水泥,、高爐礦渣粉、粉煤灰,、水,、減水劑、粗集料和細集料的含量以及置放天數(shù)為輸入?yún)?shù),，混凝土抗壓強度值作為輸出參數(shù),，不僅可以克服BP算法收斂速度慢和易陷入局部極值的缺陷，而且模型的學習能力,、泛化能力和預(yù)測精度都有了很大的提高,。以UCI數(shù)據(jù)庫中的Concrete Compressive Strength數(shù)據(jù)集為例進行仿真測試，結(jié)果表明：PSO-BP模型預(yù)測精度較BP,、GA-BP模型分別提高了8.26%和2.05%,，驗證了PSO-BP模型在混凝土抗壓強度預(yù)測中的有效性。
關(guān)鍵詞： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；粒子群算法,；混凝土抗壓強度；預(yù)測

    混凝土抗壓強度是否符合預(yù)期規(guī)定是其質(zhì)量控制的重要研究內(nèi)容之一,，準確預(yù)測混凝土抗壓強度對施工質(zhì)量的提高,、工程進度的加快有著重要作用[1]。對于普通混凝土的強度,，一般可以用灰水比為主要因素的線性函數(shù)來進行描述和預(yù)測,。對于高摻量的粉煤灰和礦渣混凝土來說，由于其組分的增加,，水化反應(yīng)的機理還不完全明確,，影響因素更為復(fù)雜并具有交互作用，表現(xiàn)為特定的非線性規(guī)律[2],。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是解決非線性問題的有效手段之一,，其中BP網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn),、魯棒性強等特點,，成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中運用較多的網(wǎng)絡(luò)之一。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有一些固有的弱點,，如算法容易陷入局部極小點,、收斂速度慢等，限制了它的進一步應(yīng)用。
    粒子群優(yōu)化算法(PSO)避免了梯度下降法中要求函數(shù)可微,、對函數(shù)求導(dǎo)的過程,，采用基于種群全局搜索策略，而且其采用的速度—搜索模型操作簡單,。它特有的記憶使其可以動態(tài)跟蹤當前的搜索情況,，調(diào)整其搜索策略，可大大縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間[3],?；诖耍疚牟捎昧Ｗ尤核惴▋?yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,，并利用訓(xùn)練樣本建立了混凝土抗壓強度PSO-BP預(yù)測模型,。然后利用此模型對測試樣本進行預(yù)測，得到測試樣本抗壓強度值和誤差,，并將結(jié)果與BP,、GA-BP網(wǎng)絡(luò)進行比較，來驗證該模型在混凝土抗壓強度預(yù)測中的可靠性和適用性,。
1 PSO-BP模型的建立
1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法，全稱為基于誤差反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成,。輸入層各神經(jīng)元負責接收來自外界的輸入信息， 并傳遞給中間層各神經(jīng)元,；中間層是內(nèi)部信息處理層,，負責信息交換。根據(jù)信息變化能力的需求,，中間層可以設(shè)計為單隱層或多隱層結(jié)構(gòu),； 最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進一步處理后,， 完成一次學習的正向傳播,，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。當實際輸出與期望輸出不符時,，進入誤差的反向傳播階段,。隱含層中神經(jīng)元的轉(zhuǎn)換函數(shù)有多種，通常采用log-sigmoid型函數(shù),。層與層之間采用全互聯(lián)的方式,，以三層網(wǎng)絡(luò)為例，其BP網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)如圖1所示[4],。一個具有3層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù),，具有很強的非線性映射能力以及自學習、自組織和自適應(yīng)能力，因此本文選用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。

  

   
2.3 實驗結(jié)果與分析
    對于1 030組實驗數(shù)據(jù),，本文隨機選取1 020組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，用剩余10組作為測試數(shù)據(jù),。利用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱和PSO工具箱編制PSO-BP混凝土抗壓強度預(yù)測程序,，將PSO中粒子的位置映射為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，通過BP算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),，直到網(wǎng)絡(luò)達到性能指標,。圖2給出了PSO優(yōu)化過程中最優(yōu)個體適應(yīng)度變化曲線，可見適應(yīng)度值從最初的6.5經(jīng)過20代左右快速收斂到了4.5,。

    用訓(xùn)練好的PSO-BP模型對測試樣本進行測試,，得到測試樣本的預(yù)測結(jié)果。圖3給出了10個測試樣本的預(yù)測輸出,，從圖中可以看出,，PSO-BP模型的吻合度要比BP、GA-BP高許多,。圖4給出了預(yù)測相對誤差,，可以更進一步看出，除了個別樣本,，PSO-BP模型預(yù)測誤差曲線在零附近的震蕩和偏差都要小于BP,、GA-BP模型。表1列出了PSO-BP,、BP和GA-BP模型分別對10組測試樣本的預(yù)測輸出和相對誤差,。

    觀察表1，對于10組測試樣本,，預(yù)測相對誤差小于15%的,，PSO-BP、BP和GA-BP分別為10例,、6例和9例,，相對誤差平均值分別為5.04%、13.30%和7.09%,；PSO-BP模型預(yù)測精度較BP,、GA-BP模型分別提高了8.26%和2.05%?？梢?，PSO-BP模型的預(yù)測準確度要優(yōu)于BP、GA-BP,，這為混凝土的抗壓強度提供了一個更精準的預(yù)測方法,。
    傳統(tǒng)的混凝土抗壓強度線性預(yù)測方法存在諸多不足,，采用人工智能技術(shù)較好地解決了這個問題。將粒子群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,，建立的PSO-BP模型兼有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛映射能力和粒子群算法的全局收斂以及啟發(fā)式學習等優(yōu)點,，明顯提高了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和運算效率。將PSO-BP模型運用于混凝土抗壓強度預(yù)測研究中,，結(jié)果表明該模型具有較高的預(yù)測精度,，可以在混凝土工程中進行實際運用。
參考文獻
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