随着现代混凝土技术的发展，各种矿物掺合料和外加剂大量使用，尤其是粉煤灰的大掺量应用成为热点。早期对掺加粉煤灰的混凝土进行质量控制越来越受到人们重视，已有的早期推定混凝土强度的方法还能否适用，能否建立更好的试验方法和预测模型也受到了广泛的关注。本文针对这一情况，对粉煤灰混凝土强度的早期推定进行了全面系统的研究，并在此基础上提出了应用人工神经网络技术早期预测粉煤灰混凝土强度的方法。为快速评定双掺粉煤灰和高效减水剂混凝土的强度，早期控制粉煤灰混凝土的质量提供了应用依据。首先，配制了普通粉煤灰混凝土、高强粉煤灰混凝土、大流动性粉煤灰混凝土、大掺量粉煤灰混凝土，根据沸水法的规定测定早期强度和28d强度，应用MATLAB，对所得试验结果进行了一元回归分析、二元回归分析和非线性回归分析，分别建立了数学推定模型，并且对加速养护试验结果进行了理论分析，为早期推定粉煤灰混凝土的强度提供了试验理论依据。其次，论述了人工神经网络技术的主要原理和程序实现过程，利用早期推定粉煤灰混凝土强度试验的数据，应用BP神经网络建立了预测模型，通过试验数据验证了其推定精度，提出了应用快测强度和人工神经网络技术相结合进行早期预测粉煤灰混凝土强度的方法。同时，建立了GRNN网络预测模型，并对两种网络进行了比较。结果表明：两种网络都能较好的预测粉煤灰混凝土强度，BP网络的预测精度较好，GRNN网络稳定性较好。