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基于随机森林的支持向量机混凝土早期抗裂性预测研究

吴贤国 杨赛 陈虹宇 高飞 黄汉洋

吴贤国, 杨赛, 陈虹宇, 高飞, 黄汉洋. 基于随机森林的支持向量机混凝土早期抗裂性预测研究[J]. 工业建筑, 2020, 50(9): 99-105,167. doi: 10.13204/j.gyjzG20050903
引用本文: 吴贤国, 杨赛, 陈虹宇, 高飞, 黄汉洋. 基于随机森林的支持向量机混凝土早期抗裂性预测研究[J]. 工业建筑, 2020, 50(9): 99-105,167. doi: 10.13204/j.gyjzG20050903
WU Xianguo, YANG Sai, CHEN Hongyu, GAO Fei, HUANG Hanyang. PREDICTION OF EARLY CRACK RESISTANCE OF CONCRETE BY SUPPORT VECTOR MACHINE BASED ON RANDOM FOREST[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2020, 50(9): 99-105,167. doi: 10.13204/j.gyjzG20050903
Citation: WU Xianguo, YANG Sai, CHEN Hongyu, GAO Fei, HUANG Hanyang. PREDICTION OF EARLY CRACK RESISTANCE OF CONCRETE BY SUPPORT VECTOR MACHINE BASED ON RANDOM FOREST[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2020, 50(9): 99-105,167. doi: 10.13204/j.gyjzG20050903

基于随机森林的支持向量机混凝土早期抗裂性预测研究

doi: 10.13204/j.gyjzG20050903
基金项目: 

国家重点研发计划项目资助(2016YFC0800208);国家自然科学基金项目(51378235,71571078,51308240)。

详细信息
    作者简介:

    吴贤国,女,1964年出生,教授,博士生导师。

    通讯作者:

    陈虹宇,wxg0220@126.com。

PREDICTION OF EARLY CRACK RESISTANCE OF CONCRETE BY SUPPORT VECTOR MACHINE BASED ON RANDOM FOREST

  • 摘要: 混凝土收缩开裂问题严重危害建筑工程的结构安全和正常使用,准确快速预测混凝土早期抗裂性成为研究重点。将随机森林结合支持向量机算法(RF-SVM)引入混凝土早期抗裂性研究,以某项目混凝土为例,基于材料和配合比选取了12个影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系,采用基于重要性排序的随机森林回归算法,对影响因子进行特征提取,选出最优特征变量集,达到降维的目的,同时明确了该实际工程中应当注意加强控制的因素。然后采用十折交叉验证方法对支持向量机(SVM)模型进行参数优化,利用SVM模型对筛选后的样本进行训练和预测,输出预测结果,并与未进行特征筛选的支持向量机预测模型、人工神经网络预测模型对比,结果显示:RF-SVM预测结果最接近实测值,模型精度最高。RF-SVM预测模型可为实现混凝土早期抗裂性快速预测提供一种有效的方法。
  • 张轶伦. 聚丙烯纤维混凝土早期收缩与抗裂性能试验研究[D].杭州:浙江大学,2006.
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    ,137.
    周茗如,樊乐涛,于景龙,等. 基于平板法纤维混凝土早期抗裂性能试验研究[J].硅酸盐通报,2016,35(8):2590-2595.
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  • 收稿日期:  2020-05-09
  • 刊出日期:  2020-11-23

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