【摘 要】
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为了保证胶凝砂砾石（简称CSG）坝的强度等各项设计要求,需要在正式动工前对CSG材料在目标天数后所能达到的强度值等其他指标进行先行预测。以强度和变形率为例,通过试验取得的样
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为了保证胶凝砂砾石（简称CSG）坝的强度等各项设计要求,需要在正式动工前对CSG材料在目标天数后所能达到的强度值等其他指标进行先行预测。以强度和变形率为例,通过试验取得的样本数据,在BP人工神经网络的基础上结合多种影响因子建立了预测模型,对其进行预测。结果表明预测的准确率高,与实测值误差较小,分析后可知其完全可以作为强度、变形率预测的一种手段。最后,BP人工神经网络的成功应用为预测CSG材料的某些力学性质提供了新思路,也对类似预测问题有操作层面上的实用参考价值。
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