基于机器学习的碱激发尾矿胶凝活性及其制备混凝土强度预测方法

本发明公开了基于机器学习的碱激发尾矿胶凝活性及其制备混凝土强度预测方法，包括如下步骤：采集典型碱激发尾矿的热流数据，利用傅里叶变换和离散余弦变换函数对热流数据进行转换，基于机器学习模型建立碱激发尾矿的胶凝活性和尾矿基混凝土强度的预测模型。相较于传统混凝土强度的预测模型，本发明对碱激发尾矿的水化动力学数据进行转换，可以显著减少非线性特征，简化数据结构，机器学习模型能够遍历所有数据，使得预测模型具有更高的预测精度和可靠性。