[1]王庆贺 戴蕊宏 王仕奇 王艳惠.基于机器学习的混凝土自生收缩预测算法与解释[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2023,(6):1050-1057.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2023.06.11]
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基于机器学习的混凝土自生收缩预测算法与解释()
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《沈阳建筑大学学报(自科版)》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2023年第6期
页码:
1050-1057
栏目:
土木工程
出版日期:
2023-12-12

文章信息/Info

作者:
王庆贺 戴蕊宏 王仕奇 王艳惠
关键词:
混凝土; 自生收缩; 机器学习; SHAP; 预测
DOI:
10.11717/j.issn:2095-1922.2023.06.11
摘要:
目的 研究混凝土自生收缩的多因素作用机理，建立适用于混凝土自生收缩预测的机器学习模型，增强机器学习算法的可解释性。方法 将水灰比、水胶比等14个指标作为输入变量，混凝土自生收缩值作为输出变量进行预测；采用BPNN、SVM、RF及XGBoost算法建立混凝土自生收缩预测模型，基于判定系数R2、均方根误差RMSE及平均绝对误差MAE，选取最适用于混凝土自生收缩的预测模型；采用SHAP法解释输入变量对输出变量的贡献程度、相关性及各输入变量的作用机理。结果 相较于其他算法而言，XGBoost算法可以有效预测混凝土的自生收缩，此时得到的R2、RMSE及MAE分别为0.956、0.055及0.026。结论 骨灰比是影响混凝土自生收缩的关键变量；骨灰比、高吸水树脂掺量等指标与混凝土自生收缩呈现负相关；时间与硅灰掺量等指标与混凝土自生收缩呈现正相关；采用SHAP法可以有效解决机器学习模型存在的黑盒问题，提高模型的可解释性。

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更新日期/Last Update: 2023-12-12