基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)的混凝土性能预测实证研究

被引：10

作者：

陈斌 ^{[1
]}

郭雪莽 ^{[1
]}

刘国华 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江水利水电专科学校水利工程系

[2] 浙江大学水利与海洋工程系

来源：

水力发电学报 | 2011年 / 30卷 / 06期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

水工材料; 性能预测; 支持向量机; 混凝土; 粗糙集; 配合比;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV431 [水工混凝土];

学科分类号：

0805 ; 081503 ;

摘要：

针对多元胶凝体系混凝土的性能预测问题,以各种原材料用量及其质量指标为预测自变量,以混凝土初始坍落度和7天、28天抗压强度为预测因变量,先采用粗糙集(RS)方法约简自变量组合,后采用支持向量机回归(SVR)模型建立混凝土性能预测模型。通过单掺粉煤灰集169组配合比、复掺粉煤灰和矿粉集135组配合比的2/3样本拟合、1/3样本预测实验,表明该模型预测精度明显优于线性回归,稳定性优于BP人工神经网络。进一步的自变量敏感性分析表明,RS-SVM模型能准确地反映混凝土性能对原材料变化的依赖性,总体性能最优。

引用

页码：251 / 257

页数：7

共 6 条

[1]

基于可重构计算技术的图像识别与分类系统研究.[D].王宇旸.中国科学技术大学.2009, 01

[2] 高强混凝土强度预测的支持向量机模型及应用附视频 [J].