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本文利用工业废弃物磷石膏制备β型磷建筑石膏，并确定了影响β型磷建筑石膏强度的因素及特点，在此基础上，建立了β型磷建筑石膏强度预测的广义回归神经网络（GeneralRegressionNeuralNetwork，GRNN）模型，利用实验室中制备β型磷建筑石膏的15组统计数据作为学习样本，通过网络拟合训练和预测分析，得到了较高精度的预测结果，证明了GRNN的非线性映射能力、容错性和自学习性用于β型磷建筑石膏强度预测是非常有效的，避免了大量盲目的配比试验及资源浪费，提高了实验水平和效率。