基于随机森林的混凝土早期碳化预测

• 作者: 吴贤国 李铁军 王雷 胡毅 袁福银 邓婷婷
• 来源期刊: 土木工程与管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土 早期碳化 碳化深度预测 随机森林
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 14-19,26
• 页数: 7页
• 分类号: TU528
• 字数: 6040字
• 语种: 中文

摘要

碳化会降低混凝土结构的耐久性,减少混凝土结构的使用寿命,因此快速准确预测混凝土碳化对于混凝土的质量评估具有重要意义.本文基于随机森林算法,以松原至通榆段高速公路项目为研究背景,建立随机森林(RF)算法预测模型.构建混凝土早期碳化影响因素指标体系,选择碳化深度作为碳化性能评价指标,根据原始数据建立训练集和测试集,利用Pearson相关性矩阵图分析影响因素相关度,并建立随机森林训练模型,结果表明,利用随机森林预测模型对混凝土碳化进行预测是一种新的有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴贤国	华中科技大学土木工程与力学学院	151	2424	25.0	45.0
2	李铁军		11	27	2.0	5.0
3	袁福银		11	3	1.0	1.0
4	王雷	华中科技大学土木工程与力学学院	17	89	5.0	9.0
5	胡毅		2	0	0.0	0.0
6	邓婷婷	华中科技大学土木工程与力学学院	2	0	0.0	0.0