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Investigation of the parameters influencing progress of concrete carbonation depth by using artificial neural networks

机译：利用人工神经网络研究影响混凝土碳化深度进展的参数

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P. Akpinar; I. D. Uwanuakwa;
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年度 2020
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机译：利用人工神经网络研究影响混凝土碳化深度进展的参数
2. Predicting Carbonation Depth of Prestressed Concrete under Different Stress States Using Artificial Neural Network [J] . ChunhuaLu, RongguiLiu Advances in artificial neural systems . 2009,第1期

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3. Artificial neural networks approach to predicting rut depth of asphalt concrete by using of visco-elastic parameters [J] . Kamboozia N., Ziari H., Behbahani H. Construction and Building Materials . 2018,第jana15期

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4. Investigations on the Influence of Variations in Hidden Neurons and Training Data Percentage on the Efficiency of Concrete Carbonation Depth Prediction with ANN [C] . Ikenna D. Uwanuakwa, Pinar Akpinar International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perceptions . 2020

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