和提到的是使用遗传神经网络方法来预测活性粉末混凝土（RPC）的强度，这是一种在建筑行业中用于预测高性能混凝土性能的技术。活性粉末混凝土是一种由特殊材料构成的高强度、高性能混凝土，其成分复杂，传统的预测模型如鲍罗米公式不再适用。
中的“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”和“数据建模”是关键概念，这些技术都是预测分析中的核心工具。神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能处理复杂的非线性关系。深度学习是神经网络的一个分支，特别擅长于从大量数据中学习模式。机器学习则是一类算法的总称，通过数据自我调整和优化模型。数据建模是构建数学或统计模型以理解和预测数据过程的过程。
在本文中，遗传算法与神经网络的结合被用于解决RPC强度预测问题。遗传算法是受到生物进化启发的一种全局优化技术，它通过模拟自然选择和遗传过程来优化参数。在神经网络中，遗传算法可以用于调整网络的权重和结构，以提高预测精度。
【部分内容】提到，RPC的强度受到多种因素的影响，包括材料组成、养护工艺等。由于其复杂的非线性特性，传统的方法无法准确预测其强度。通过遗传神经网络，研究者能够提取影响强度的主要因子，并利用这种模型进行预测。结果显示，遗传神经网络能够较为精确地预测RPC的强度，为混凝土强度预测提供了一种科学的理论分析方法，具有实际应用价值。
文章利用遗传算法优化的神经网络模型，克服了RPC成分复杂导致的传统预测模型的局限性，提高了预测的准确性。这种方法结合了机器学习的自我学习能力和遗传算法的全局搜索能力，对于未来在建筑材料性能预测领域的研究和实践具有重要的参考意义。
