基于高斯过程的混凝土强度预测

• 作者: 林利森 肖义龙
• 来源期刊: 江西水利科技
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土强度 高斯过程 机器学习 预测
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 219-223
• 页数: 5页
• 分类号: TV172.7
• 字数: 3312字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4701.2014.03.15

摘要

针对混凝土强度与其各种影响因素之间存在着复杂的高度非线性关系，传统方法难以准确地预测出混凝土的强度值，本文将具有参数自适应获得，对处理高维数非线性复杂问题具有良好适应性的高斯过程机器学习方法引入到混凝土强度预测领域，并提出相应的预测模型。通过实验数据验证表明，利用高斯过程机器学习模型预测混凝土强度是科学可行的，且预测精度高。利用该模型可以早期预测出混凝土28d的抗压强度，对提高和控制混凝土施工质量具有重要的实际意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林利森		2	2	1.0	1.0
2	肖义龙		1	2	1.0	1.0