抗壓強(qiáng)度是混凝土的重要指標(biāo)之一，是建筑設(shè)計(jì)和工程施工中的重要參數(shù)。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)混凝土強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)是一種有效且較為精確的手段，由于強(qiáng)度影響因素相互作用呈非線性化，其實(shí)際測(cè)量值具有模糊性和隨機(jī)性，選擇合適的RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)才能使得混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)更加適合實(shí)際工程應(yīng)用。

　　為綜合考慮影響因索之間的非線性關(guān)系，常用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層的確定多采用：K-均值聚類(lèi)算法、梯度下降發(fā)和OLS法。但是在實(shí)際工程作業(yè)中，迭代次數(shù)、訓(xùn)練時(shí)間、數(shù)據(jù)規(guī)范化以及權(quán)值的確定都會(huì)影響RBF網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果。自李德毅等提出并定義了隸屬云模型，云模型作為一個(gè)有效的知識(shí)挖掘和不確定性研究工具，開(kāi)始于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛結(jié)合并完善了預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。

　　其中，云RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合了云理論和RBF的算法，其參數(shù)通過(guò)正態(tài)云變換，并發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)自動(dòng)處理的優(yōu)勢(shì)，體現(xiàn)了智能與模糊的結(jié)合。由于混凝土強(qiáng)度與多種因素相關(guān)，構(gòu)建高維的云模型可以更好的建立出隱含層神經(jīng)元，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。本文嘗試將高維云模型理論應(yīng)用于混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)，提出了一種基于高維云模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土強(qiáng)度預(yù)測(cè)方法。