摘要
本发明提出了矿化度影响下外加剂对注浆材料作用效果预测方法及系统,属于注浆材料性能预测技术领域,包括:获取数据,包括矿化度参数、外加剂种类及对应特性,以及注浆材料的关键性能指标;对获取的数据进行预处理;对预处理后的数据筛选核心特征变量,通过偏相关分析法,分析矿化度对外加剂反应性的间接影响;基于核心特征变量构建两个单一层级的子网络模型;将待预测的矿化度参数、外加剂类型、注浆材料配比信息输入至两个单一层级的子网络模型中生成预测输出,获得不同矿化度条件下外加剂对水泥基注浆材料性能的影响,包括强度和流动性关键性能指标数据。
技术关键词
外加剂
水泥基注浆材料
性能指标数据
深度神经网络
变量
性能预测技术
层级
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