精确评估机器学习工具,以优化环保轻型泡混凝土的强度
Muhammad Nasir Amin1, Ayaz Ahmad2, Kaffayatullah Khan1
1Department of Civil and Environmental Engineering, College of Engineering, King Faisal University, Al-Ahsa, 31982, Saudi Arabia.
机器学习模型准确地预测了泡混凝土的压力强度. AdaBoost 模型表现出卓越的性能,为优化建筑材料和降低研究成本提供了可靠的工具.
科学领域:
- 建筑材料科学 建筑材料科学
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 可持续建筑材料 可持续建筑材料
背景情况:
- 泡混凝土 (FC) 在建筑中提供轻量化,隔热和可持续性的好处.
- 由于复杂的组件相互作用,精确预测FC压力强度 (CS) 是一个挑战.
- 目前用于FC强度预测的方法可能耗时且昂贵.
研究的目的:
- 开发和比较机器学习模型来预测泡混凝土的压力强度.
- 确定最准确,最可靠的FC强度预测模型.
- 为优化FC设计和简化实验室流程提供一个工具.
主要方法:
- 利用现有文献中的149个数据点的数据集.
- 实现并比较决策树 (DT),包装和AdaBoost机器学习算法.
- 使用Python编程与Anaconda Navigator进行建模,包括统计评估 (R2,MAE,RMSE) 和十倍交叉验证.
主要成果:
- AdaBoost模型实现了FC压力强度的最高预测精度,R2值为0.97.
- 决策树 (DT) 和包装模型显示R2值分别为0.86和0.94.
- 与DT和Bagging相比,AdaBoost的错误率较低,这表明它的精度更高.
结论:
- 机器学习,特别是AdaBoost算法,提供了一个非常准确的方法来预测泡混凝土的压力强度.
- 开发的模型可以显著减少实验室样品的创建和测试时间,降低研究成本.
- 开发了一个图形用户界面 (GUI),增强了预测模型在建筑工程中的实际应用性.
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