基于BOA-ELM的混凝土抗压强度预测研究

• 作者: 刘志文 吴小平 张英杰 李元栋 阮映辉
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 混凝土 抗压强度预测模型 极限学习机 贝叶斯优化 软测量
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TU528.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202001028

摘要

为控制控制混凝土生产成本,在混凝土拌和期限制抗压强度不足的缺陷构建产出,可以有效降低原料的浪费,是节能降耗的关键方法之一.针对混凝土抗压强度的传统测量方法严重滞后的问题,提出了基于贝叶斯优化极限学习机(BOA-ELM)的混凝土抗压强度预测方法.首先,分析了混凝土拌和过程中对抗压强度预测值实时获得的需求.以各物料的用量为分析基础,28天标准养护后混凝土抗压强度值为预测目标,设计了基于极限学习机的强度预测模型.其次,为进一步提高模型的稳定性以及准确行,提出基于贝叶斯优化的极限学习机模型,根据模型超参数的分布特征,以高斯过程作为超参的先验分布,预测误差最小化作为目标,寻找最优的模型超参.最后,在实际施工产生的C50标号混凝土数据集上测试文中模型,并对比分析了其他预测模型和寻优算法.结果表明,结合了贝叶斯优化的极限学习机预测模型相较于经典算法具有更高的预测准确性和模型训练的高效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志文	湖南大学土木工程学院	73	444	11.0	17.0
2	张英杰	湖南大学信息科学与工程学院	55	555	14.0	21.0
3	吴小平		3	24	2.0	3.0
4	李元栋	湖南大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
5	阮映辉		1	0	0.0	0.0