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数据挖掘在土木工程中的应用——岭回归算法预测混凝土抗压强度
被引量:
3
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作者
邵佳弋
《通讯世界》
2019年第5期248-249,共2页
在如今社会,混凝土的质量良莠不齐,"豆腐渣"工程屡见不鲜,低质量的混凝土会影响到建筑物的稳定性,甚至威胁到人们的生命,因此研发一种科学的混凝土抗压强度测量方法是十分必要的。针对这一问题,本研究从网上收集在线的混凝土...
在如今社会,混凝土的质量良莠不齐,"豆腐渣"工程屡见不鲜,低质量的混凝土会影响到建筑物的稳定性,甚至威胁到人们的生命,因此研发一种科学的混凝土抗压强度测量方法是十分必要的。针对这一问题,本研究从网上收集在线的混凝土数据集,接着利用数据挖掘技术-岭回归机器学习算法对该数据集进行建模,之后进行十折交叉验证测量模型的平均绝对误差和R-Square实现模型评估。本文旨在创造一种智能简便的测试方法,可在利用原料制作混凝土之前准确预测出混凝土抗压强度,并对其所有成分对抗压性能的贡献度进行评判。
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关键词
土木工程
数据挖掘
混凝土抗压强度测试
机器学习
岭回归算法
k折交叉验证
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职称材料
题名
数据挖掘在土木工程中的应用——岭回归算法预测混凝土抗压强度
被引量:
3
1
作者
邵佳弋
机构
浙江省杭州第十四中学凤起校区
出处
《通讯世界》
2019年第5期248-249,共2页
文摘
在如今社会,混凝土的质量良莠不齐,"豆腐渣"工程屡见不鲜,低质量的混凝土会影响到建筑物的稳定性,甚至威胁到人们的生命,因此研发一种科学的混凝土抗压强度测量方法是十分必要的。针对这一问题,本研究从网上收集在线的混凝土数据集,接着利用数据挖掘技术-岭回归机器学习算法对该数据集进行建模,之后进行十折交叉验证测量模型的平均绝对误差和R-Square实现模型评估。本文旨在创造一种智能简便的测试方法,可在利用原料制作混凝土之前准确预测出混凝土抗压强度,并对其所有成分对抗压性能的贡献度进行评判。
关键词
土木工程
数据挖掘
混凝土抗压强度测试
机器学习
岭回归算法
k折交叉验证
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
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1
数据挖掘在土木工程中的应用——岭回归算法预测混凝土抗压强度
邵佳弋
《通讯世界》
2019
3
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