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

• 作者: 刘国华 郭雪莽 陈斌
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 页码范围: 251-257
• 分类号: TV431|TU528
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国华	浙江大学水利与海洋工程系	124	1744	23.0	37.0
2	陈斌	浙江水利水电专科学校水利工程系	35	91	5.0	7.0
3	郭雪莽	浙江水利水电专科学校水利工程系	17	92	5.0	8.0