基于广义回归神经网络的β型磷建筑石膏强度预测.pdf

【基于广义回归神经网络的β型磷建筑石膏强度预测】是关于利用广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）进行建筑材料性能预测的研究论文。该研究中，研究者探讨了如何运用GRNN这一机器学习方法来预测β型磷建筑石膏的强度。 磷石膏是工业生产过程中产生的废弃物，含有有害物质，如果处理不当会对环境造成严重污染。因此，寻找有效利用磷石膏的方法是环保和经济效益兼具的重要课题。在本研究中，研究人员将磷石膏转化为β型磷建筑石膏，这是一种可以用于建筑行业的材料，其强度直接影响到建筑结构的安全性和耐久性。 GRNN是一种特殊的神经网络模型，它具有非线性映射、容错性和自学习性的特点。在预测模型的构建中，GRNN能够通过学习样本数据，快速适应复杂的数据模式，并给出预测结果。论文中，研究团队收集了15组实验室制备β型磷建筑石膏的统计数据作为训练样本，对GRNN模型进行训练和拟合，以预测石膏的强度。 通过GRNN模型的训练和预测分析，研究结果显示模型能获得较高的预测精度，证明了这种方法在预测β型磷建筑石膏强度上的有效性。使用GRNN模型可以减少大量的盲目配比试验，避免资源浪费，提高实验效率和经济收益。 该研究的意义在于，通过对工业废弃物的再利用，既解决了环境污染问题，又为建筑行业提供了一种新的、成本效益高的材料。同时，GRNN作为一种强大的数据建模工具，在预测建筑材料性能方面展现出了巨大潜力，这对于未来的工程设计和材料科学具有重要指导价值。此外，此研究也对其他类型的工业废弃物转化利用提供了参考方法，有望推动相关领域的科技进步和可持续发展。