【摘 要】
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利用支持向量机结构简单、学习性能出色和较强的推广性等优点，通过对已有实例样本的学习，建立了水泥28d抗压强度与其各影响因素之间的高度非线性映射关系，然后用样本学到的新关
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利用支持向量机结构简单、学习性能出色和较强的推广性等优点，通过对已有实例样本的学习，建立了水泥28d抗压强度与其各影响因素之间的高度非线性映射关系，然后用样本学到的新关系预测新的水泥抗压强度，并将预测结果与传统回归分析、神经网络预测结果进行了对比。研究表明，与传统的方法相比，支持向量机方法精度较高、相对误差小，为预测水泥28d抗压强度提供了一条新途径。
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