机器学习在混凝土抗压强度预测中的应用

本文对混凝土的抗压强度的数据采用决策树、Boosting、随机森林、人工神经网络、支持向量机这五种方法进行建模,采用十折交叉验证评价预测精度。发现随机森林法具有较好的预测效果。

岭回归中基于广义交叉核实法的最优模型平均估计

岭回归是一种常用的用于克服多重共线性的压缩估计方法.文章在存在异方差的背景下,考察了组合不同岭参数下岭估计量的模型平均方法,并在广义交叉核实法的框架下构造了相应的权重选择准则.当拟合模型的设定存在偏误时,证明了基于广义交叉核实法的模型平均法可以给出渐近最优的预测.此外,使用蒙特卡洛模拟考察了所提出的模型平均方法在有限样本下的有效性.最终,使用所提出的方法对一组乙炔反应工艺的数据进行了分析,所得到的结论进一步表明,模型平均法在实际数据分析工作中具有较高应用价值.