混凝土2024,Issue(12) :29-34.DOI:10.3969/j.issn.1002-3550.2024.12.006

基于DBSCAN-AIC-Stacking的混凝土抗压强度预测研究

Prediction method of concrete compressive strength based on DBSCAN-AIC-Stacking

丁熠亮 文汉云 李素若 柯超 杨华钟 黄锦帆
混凝土2024,Issue(12) :29-34.DOI:10.3969/j.issn.1002-3550.2024.12.006

基于DBSCAN-AIC-Stacking的混凝土抗压强度预测研究

Prediction method of concrete compressive strength based on DBSCAN-AIC-Stacking

丁熠亮 1文汉云 2李素若 3柯超 2杨华钟 2黄锦帆2
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作者信息

  • 1. 长江大学 计算机科学学院,湖北荆州 434000;荆楚理工学院 计算机工程学院,湖北荆门 448000
  • 2. 长江大学 计算机科学学院,湖北荆州 434000
  • 3. 荆楚理工学院 计算机工程学院,湖北荆门 448000
  • 折叠

摘要

为解决实际工程中混凝土的强度预期问题,采用堆叠集成算法(Stacking),并引入水灰比作为新特征,结合基于密度聚类算法(DBSCAN)和赤池信息准则(AIC)的基模型选择方法,提出DBSCAN-AIC-Stacking(DASA)模型以提高混凝土抗压强度预测的准确性.DASA模型的预测结果大部分落在±10%的范围内,在实际工程中具有显著的优势,为混凝土强度预测问题提供了一种可行且有效的解决方案.

Abstract

To address the issue of strength prediction in concrete in practical engineering,a Stacking ensemble algorithm is adopted,and the water-cement ratio is introduced as a new feature.By combining the density-based clustering algorithm(DBSCAN)and the akaike information criterion(AIC)for base model selection,the DBSCAN-AIC-Stacking(DASA)model is proposed to improve the accuracy of compressive strength prediction in concrete.The prediction results of the DASA model fall within a range of±20%,with the majority of results falling within±10%.This model demonstrates significant advantages in practical engineering and provides a feasible and effective solution to the problem of concrete strength prediction.

关键词

抗压强度/集成学习/力学性能/Stacking/模型选择

Key words

compressive strength/ensemble learning/mechanical properties/Stacking/model selection

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出版年

2024
混凝土
中国建筑东北设计研究院有限公司

混凝土

CSTPCD北大核心
影响因子:0.844
ISSN:1002-3550
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