一个基于集体学习的预测模型,用于含有超吸收聚合物 (SAP) 的混凝土的压力强度降解
Maedeh Hosseinzadeh1, Seyed Sina Mousavi1, Mehdi Dehestani2
1Faculty of Civil Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Postal Box: 484, Babol, 47148-71167, Iran.
机器学习准确地预测了超吸收性聚合物 (SAP) 混凝土的强度降低. 通过优化混凝土混合设计和SAP选择,像XGBoost和SVM这样的组合方法可以最大限度地降低强度损失.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 超吸收性聚合物 (SAP) 增强水泥复合材料,但可以降低混凝土的强度.
- 优化混凝土成分和SAP类型可以减轻强度的降低.
- 预测和管理SAP诱导的强度降解对于实际应用至关重要.
研究的目的:
- 采用机器学习 (ML) 来预测SAP混凝土中的强度降低.
- 确定影响强度降解的关键变量.
- 开发一种用于实际使用的预测工具.
主要方法:
- 利用回归和分类ML模型,专注于组合学习.
- 分析了与混凝土组成和SAP特征相关的十个变量.
- 使用的支持向量机器 (SVM),极端梯度提升 (XGBoost) 和夏普利添加式扩展 (SHAP).
主要成果:
- XGBoost和SVM回归模型准确地预测了强度的减少 (R2值为0.90和0.88).
- XGBoost实现了最高的分类准确度 (0.94).
- SHAP分析确定了SAP百分比,SAP大小和压力强度作为重要因素.
结论:
- 集体学习模型有效地预测SAP混凝土强度的减少.
- ML提供了一种强大的方法来减轻SAP混凝土的强度损失.
- 使用集体学习的Web应用程序可以帮助实际实施.
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