本文通过大量文献了解到聚合物改性混凝土具有很多不可或缺的优点，而且聚合物改性混凝土在很多方面都得到了较为广泛地应用，所以它具有很大的研究价值。本文研究的正是聚合物改性混凝土。　　聚合物改性混凝土具有良好的粘结性，较高的耐磨性、耐久性和抗折强度等，但抗压强度有可能下降，研究聚合物对混凝土抗压强度的影响具有现实意义。目前，混凝土材料的强度确定方法有很多种，但是任何方法测得的混凝土强度都不能代替实体混凝土结构的强度，我们只能寻求一种方法来提高混凝土强度的预测精度。灰色预测和神经网络预测是混凝土强度预测的适用方法中的两种，它们各有优缺点。将它们结合起来构建组合模型时，可以互相取长补短、优势互补，还可以提高预测的精度及预测结果的可靠性。因此，本文提出了一种改进的灰色神经网络组合模型来预测在聚灰比、聚合物掺量、减水剂掺量以及龄期的影响下的聚合物改性混凝土的抗压强度。所做的主要工作如下：　　(1)聚合物改性混凝土抗压强度试验，整理所得的实验数据作为神经网络预测模型、灰色预测模型以及灰色神经网络组合模型的数据基础。　　(2)构建BP网络预测模型，预测聚灰比、聚合物掺量、减水剂掺量以及龄期影响下的聚合物改性混凝土的抗压强度，将预测值与实测值作比较，得出结论：利用所构建的神经网络来预测聚合物改性混凝土的强度值是可行的。　　(3)构建灰色预测模型，同样将它用于聚合物改性混凝土强度预测，将预测值与实测值作比较，得出结论：利用所构建的灰色模型可以用于聚合物改性混凝土抗压强度预测，达到了预期的效果。　　(4)再构建改进的灰色神经网络模型，将其也应用于聚合物改性混凝土抗压强度预测中，用此模型得到的抗压强度预测值与实际值基本相近，相对误差较小，得出结论：此模型可用于聚合物改性混凝土抗压强度的预测。　　对三种预测模型的预测结果分析、对比，神经网络预测模型、灰色预测模型的平均相对误差分别为4.26%、2.03%，改进的灰色神经网络预测模型的平均相对误差为1.63%。最终得出结论：利用本文所构建的改进灰色神经网络模型对聚合物改性混凝土的抗压强度进行预测，所得到的预测值与实测值更接近些，预测效果更好些。