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抗壓強度是混凝土的重要指標之一，是建筑設計和工程施工中的重要參數。利用神經網絡對混凝土強度進行預測是一種有效且較為精確的手段，由于強度影響因素相互作用呈非線性化，其實際測量值具有模糊性和隨機性，選擇合適的RBF網絡結構才能使得混凝土強度預測更加適合實際工程應用。
為綜合考慮影響因索之間的非線性關系，常用的RBF神經網絡的隱含層的確定多采用：K-均值聚類算法、梯度下降發和OLS法。但是在實際工程作業中，迭代次數、訓練時間、數據規范化以及權值的確定都會影響RBF網絡的預測結果。自李德毅等提出并定義了隸屬云模型，云模型作為一個有效的知識挖掘和不確定性研究工具，開始于神經網絡廣泛結合并完善了預測模型的構建。
其中，云RBF神經網絡綜合了云理論和RBF的算法，其參數通過正態云變換，并發揮了神經網絡數據自動處理的優勢，體現了智能與模糊的結合。由于混凝土強度與多種因素相關，構建高維的云模型可以更好的建立出隱含層神經元，提高預測的準確性。本文嘗試將高維云模型理論應用于混凝土強度預測，提出了一種基于高維云模型和RBF神經網絡的混凝土強度預測方法。
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