【摘 要】
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为了预测不同因素影响下的混凝土抗压强度,根据实测数据集,应用支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型。模型以混凝土等效水灰比((mW/mC)E)、骨料平均浆体厚度(APT)、粉煤
【机 构】
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桂林师范高等专科学校物理与工程技术系
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目“支持向量回归技术在混凝土强度预测中的应用研究”(项目编号:2018KY0916)
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为了预测不同因素影响下的混凝土抗压强度,根据实测数据集,应用支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型。模型以混凝土等效水灰比((mW/mC)E)、骨料平均浆体厚度(APT)、粉煤灰与胶凝材料用量比(βF)等3个参数为输入变量,以混凝土28d抗压强度为输出变量(fcu,28)进行学习和预测。经过与人工神经网络(ANN)预测模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归的预测模型比人工神经网络模型具有更高的预测精度。
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