基于神经网络的纳米SiO2改性陶粒混凝土性能预测

为实现对纳米SiO₂改性陶粒混凝土抗压强度和干缩值两项技术指标的预测，基于大量试验数据，以水胶比、纳米SiO₂掺量、陶粒用量为模型输入参数，提出了一种基于遗传算法优化改进的神经网络模型。结果表明，相比较于传统的回归分析法，经遗传算法优化的神经网络预测模型的拟合优度值(R²)超过了0.9，也可以更准确和稳定地预测纳米SiO₂改性陶粒混凝土的各项性能，该方法为解决绿色混凝土材料的配合比优化与性能调控问题提供了新思路。