(二) 不同齡期 HPC 強度模型建模方面
1. 若使用者不要求產生可理解的 HPC 強度模型，只要求模型要有最高 的預測準確度，則 BPN 是一個最準確、快速的建模方法。若使用者 要求產生可理解的 HPC 強度模型，在低齡期(14 天以下)時可使用 NLRA 建模。本文提出的模式 5 可做為參考：
l 低齡期(14 天以下)強度公式
⋅
⋅ +
+ + +
+
+
⋅ +
=
tSP w fl sl
c
fl sl
c
c
V V V V V e
V V
f V
0.06242.898 '
555 . 1 1
1 0.257
0.161
0.257 0.161
807.755
(6-1) 而在中、高齡期(14 天以上)時可使用 GOT。本文產生的下列公式可做 為參考：
l 中齡期(14~56 天)強度公式
( )
[
ln 1.57]
69 . 50 86 2
. 3 42 .
' 15 × +
− +
+
× + +
−
= AGE
W SP
C FL fc SL
………...…....(6-2) l 高齡期(56 天以上)強度公式
( ) ( )
[
CA]
W SP
C FL
fc SL ln 47.8 ln
15 . 52 74 2
. 1 61 .
' 4 × +
− +
+
× + +
−
= ………...….(6-3)
2. 在以 NLRA 方法建立預測模型時，將實驗數據區分為低、中及高齡 期的作法，比不區分的作法更準確。
3. 由 NLRA 的模式 1、模式 3 與模式 5 的參數
f
c可知，混凝土的極限 強度 170~300 MPa。4. 由 NLRA 的模式 4、模式 5 與模式 6 參數 c 近似 2 可知，Feret 的「混 凝土強度與膠結料體積佔所有基材的比例之平方成正比」的主張適 用於含有大量爐石與飛灰的混凝土。
5. 由 NLRA 的模式 1~6 可知，爐石對強度的貢獻無論是以重量或體積
來論，均低於水泥；爐石對早期強度的貢獻小，但對晚期強度的貢 獻大。飛灰對強度的貢獻無論是以重量或體積來論，均低於水泥與 爐石，但對晚期強度的貢獻大。
(三) 不同水膠比 HPC 強度模型建模方面
1. 在以 NLRA 方法建立預測模型時，將實驗數據區分為低、中及高水 膠比的作法，比不區分的作法更準確。
2. 低水膠比的早期強度發展速度明顯高於高水膠比者，但齡期達到 100 天時，無論水膠比高低，都達到 1.0，即強度都已發展出來。
3. Feret 的「混凝土強度與膠結料體積佔所有基材的比例之平方成正比」
的主張適用於含有大量爐石與飛灰的混凝土。
4. 爐灰對強度的貢獻無論是以重量或體積來論，均低於水泥；爐灰對 低水膠比的貢獻小，但對高水膠比的貢獻大。飛灰對強度的貢獻無 論是以重量或體積來論，均低於水泥與爐灰；飛灰對低水膠比的貢 獻大，但對高水膠比的貢獻小。
總結非線性迴歸分析、倒傳遞網路及演化運算樹模型建構方法的優劣 性如表 6-1。演化運算樹是一個具有中等精度、可以呈現模型公式，且不需 以經驗知識預設公式的模型建構方法。
表 6-1 總結三種方法模型建構的優劣性
模型建構精度 模型公式呈現 需預設公式
非線性迴歸分析 低 有 是
倒傳遞網路 高 否 否
演化運算樹 中 有 否
6-2 建議
1. HPC 強度模型建模
如果精確性是最重要的考慮，建議採用 BPN 為混凝土強度預測工具；
如果方便性為最重要的考慮，建議採用乘冪公式可以獲得最佳的預測結 果；如果使用者要求精確性但又希望可產生可理解的 HPC 強度模型公式，
建議採用 GOT 可獲得較佳的模型公式預測結果。
2. 低齡期 HPC 強度模型建模
由研究結果可知，GOT 尚未能建構出配適之低齡期 HPC 強度模型，
未來研究可針對低齡期 HPC 強度模型持續深入探討。
3. 應用領域的擴充
雖然 GOT 及 NLRA 的預測準確度相近，而且都能產生可理解的 HPC 強度模型，但 GOT 不需事先假設一個含有許多係數的非線性公式，再調整 這些係數使誤差平方和最小化，而可以自動產生公式。由於對新材料缺少 了解，無法事先假設一個合理的公式，故 NLRA 分析並不適用。因此 GOT 能「自組織」產生公式的能力對建立新材料的行為模型而言，是一個重大 的優點，因此未來將其應用在其它需建立模型的工程材料領域，以發現新 材料的配方與材料性質的關係。
4. 運算樹修剪之延伸
本文運算樹修剪技術只用於 28 天混凝土強度模型建構，雖已驗證修剪 技術之可行性，但未來可用於不同齡期、不同水膠比強度模型，以建構更 精簡之混凝土強度公式。