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[1]林星,梁诗雪,冯斯奕.基于集成学习的蔗渣灰混凝土抗压强度预测模型[J].浙江理工大学学报,2024,51-52(自科四):507-517.
　LIN Xing,LIANG Shixue,FENG Siyi.Models for predicting the compressive strength of bagasse ash concrete based on emsemble learning[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2024,51-52(自科四):507-517.
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基于集成学习的蔗渣灰混凝土抗压强度预测模型()
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浙江理工大学学报[ISSN:1673-3851/CN:33-1338/TS]

卷:
第51-52卷
期数:
2024年自科第四期
页码:
507-517
栏目:
出版日期:
2024-07-10

文章信息/Info

Title:
Models for predicting the compressive strength of bagasse ash concrete based on emsemble learning
文章编号:
1673-3851 (2024) 04-0507-11
作者:
林星; 梁诗雪; 冯斯奕
浙江理工大学建筑工程学院，杭州 310018
Author(s):
LIN Xing;  LIANG Shixue;  FENG Siyi
School of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China
关键词:
集成学习; 蔗渣灰混凝土; 抗压强度; SHAP值方法; 预测模型
分类号:
TU377-9
文献标志码:
A
摘要:
为了得到高效准确的基于集成学习的蔗渣灰混凝土抗压强度预测模型，建立了4种集成学习模型，即eXtreme GradientBoosting （XGBoost）、Random Forest （RF）、Light GradientBoosting Machine （LightGBM）和Adaptive Boosting （AdaBoost）；通过模型的性能比较得到了预测能力最优的集成学习模型，然后利用SHAP（Shapley additive explanation）值方法定量研究各输入变量对蔗渣灰混凝土抗压强度的影响。首先，进行蔗渣灰混凝土抗压强度试验，根据试验数据和文献数据构建了包含水泥含量、水灰比、蔗渣灰掺和量、细骨料含量、粗骨料含量等5个输入变量的集成学习数据库。然后，采用决定系数、平均绝对误差、均方根误差、可靠性指数等4个评估指标来评估模型的预测能力。通过对比发现：XGBoost模型的预测精度最高，该模型训练集的评估指标决定系数、平均绝对误差、均方根误差、可靠性指数分别为0.976、1.811、2.344、0.875。各输入变量对蔗渣灰混凝土抗压强度的影响从大到小排序为水泥含量、细骨料含量、粗骨料含量、蔗渣灰掺和量、水灰比；水泥含量对混凝土抗压强度有正面影响，蔗渣灰掺和量低于10%时不会明显降低混凝土的抗压强度。该研究为蔗渣灰混凝土抗压强度的预测和影响因素解释提供了有益参考，对于推动蔗渣灰混凝土等环保型材料的研究和应用具有一定价值。

参考文献/References:

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相似文献/References:

[1]陈巧红,凌明杰,孙麒,等.基于集成学习框架的用户画像方法[J].浙江理工大学学报,2020,43-44(自科一):86.
　CHEN Qiaohong,LING Mingjie,SUN Qi,et al.User profile method based on ensemble learning framework[J].Journal of Zhejiang Sci-Tech University,2020,43-44(自科四):86.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期： 2023-11-27
网络出版日期：2024-04-11
基金项目： 国家自然科学基金项目(51808499)；浙江省自然科学基金项目（LY22E080016）；浙江理工大学科研业务费专项资金（24052126-Y）
作者简介： 林星（2000—），男，浙江台州人，硕士研究生，主要从事新型混凝土结构方面的研究
通信作者： 梁诗雪，E-mail：liangshixue0716@126.com
更新日期/Last Update: 2024-08-01