【摘 要】
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预测混凝土28天抗压强度是一个复杂的问题，具有多变量、非线性和时间滞后的特点，传统方法用统计分析技术处理上述问题时存在的一定的困难。该文对混凝土性能预测问题的实质，特点和建模进行了深入的研究，并提出一种基于多层前馈神经网络和模糊聚类算法，通过对影响混凝土强度的多种因素的数据处理，预测混凝土28天抗压强度。该复合模型成功的实施，给出了较高的预测精度，表明应用该模型预测混凝土强度是可行的。
【机 构】
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河北建筑科技学院院办(邯郸) 北京新新建筑工程公司(北京)
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预测混凝土28天抗压强度是一个复杂的问题，具有多变量、非线性和时间滞后的特点，传统方法用统计分析技术处理上述问题时存在的一定的困难。该文对混凝土性能预测问题的实质，特点和建模进行了深入的研究，并提出一种基于多层前馈神经网络和模糊聚类算法，通过对影响混凝土强度的多种因素的数据处理，预测混凝土28天抗压强度。该复合模型成功的实施，给出了较高的预测精度，表明应用该模型预测混凝土强度是可行的。
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