基于ISSA-GRU的混凝土抗压强度预测

考虑到抗压强度对混凝土设计的重要影响,本文提出了改进麻雀搜索算法(ISSA)和门控循环单元(GRU)结合的ISSA-GRU预测模型,实现对高性能混凝土抗压强度的精准预测。对收集的数据集进行归一化处理后,利用基于光谱-理化值共生距离(SPXY)法对数据集进行训练集和测试集划分,采用GRU对高性能混凝土抗压强度进行回归预测,并通过引入动态惯性权重的ISSA,加强对GRU网络参数的寻优效率。结果表明,在使用相同数据样本的情况下,将ISSA-GRU模型与长短期记忆(LSTM)网络、核极限学习机(KELM)和支持向量回归(SVR)模型进行比较,其均方根误差RMSE分别降低了9.3%、37.5%、33.5%,平均绝对误差MAE分别降低了13.5%、38.5%、41.7%。同时,研究了训练集数据量和输入变量对模型预测性能的影响,研究结果表明,所提出的模型能高效寻找超参数,具有较高的预测精度和较好的适应性,为多样化原材料和混凝土特定性能的发展提供可行参考。