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用神经网络、M5P树和非线性回归方法预测粉煤灰改性水泥基砂浆的抗压强度

本研究旨在建立系统的多尺度模型来预测高掺量粉煤灰水泥砂浆的抗压强度,供建筑行业在没有理论限制的情况下使用。为此,对来自不同学术研究的大量实验数据(共450份经FA改性的水泥砂浆)进行了静态分析和建模。为此,使用线性和非线性回归、M5P树和人工神经网络技术方法进行鉴定。在建模过程中,大多数相关参数会影响-水泥砂浆的强度,即粉煤灰(C级和F级)掺入比例(0-70%水泥质量)、水胶比(0.235–1.2)和养护龄期(1–365天)。根据相关系数(R)、平均绝对误差和均方根误差,利用各种模拟技术可以很好地预测水泥砂浆的抗压强度,包括水灰比、粉煤灰和养护时间。本研究的结果表明,基于非线性回归的模型(NLR)和人工神经网络比使用训练和测试数据集的其他应用模型表现得更好。敏感性研究表明,养护时间是利用该数据集预测水泥砂浆抗压强度的最主要参数。


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