A New Artificial Neural Network Model for the Prediction of the Effect of Molar Ratios on Compressive Strength of Fly Ash-Slag Geopolymer Mortar

Table 7

Predicted inputs corresponding to mortar compressive strength f_c >80 MPa.

#	%Na2O	%(SiO2)L	%SiO2	%Al2O3	%CaO	fc (MPa)
1	0.13	0.11	0.49	0.20	0.07	83.53
2	0.13	0.14	0.52	0.15	0.06	84.69
3	0.11	0.13	0.47	0.24	0.05	82.65
4	0.13	0.12	0.46	0.23	0.05	80.58
5	0.12	0.11	0.46	0.25	0.06	80.88
6	0.13	0.12	0.51	0.15	0.08	82.41
7	0.10	0.14	0.49	0.21	0.06	80.53
8	0.12	0.13	0.49	0.20	0.06	81.16
9	0.12	0.11	0.45	0.26	0.06	80.07
10	0.15	0.12	0.51	0.16	0.06	84.15
11	0.13	0.12	0.50	0.19	0.06	82.86
12	0.15	0.10	0.48	0.20	0.07	83.80
13	0.12	0.13	0.49	0.21	0.06	82.08
14	0.12	0.13	0.50	0.19	0.06	83.43
15	0.13	0.12	0.48	0.21	0.06	82.24
16	0.14	0.12	0.50	0.18	0.06	83.74
17	0.13	0.10	0.46	0.25	0.07	80.42
18	0.11	0.14	0.50	0.19	0.07	81.04
19	0.15	0.11	0.50	0.17	0.06	81.50
20	0.14	0.10	0.46	0.23	0.06	84.00