[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]
点击复制

基于机器学习的混凝土自生收缩预测算法与解释()
分享到:

《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。

相似文献/References:

[1]温全,周文君,李忠富,等.外壳预制核心现浇装配式T型节点抗爆性研究[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2019,(3):394.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2019.03.02]
[2]王永宝 原元 赵成功 赵人达.混凝土结构徐变模型试验与原型对比关系[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2020,(3):465.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2020.03.10]
[3]陈彦文,张益腾,卜可,等.混凝土气孔参数与抗盐冻性能研究[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2020,(6):1091.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2020.06.16]
[4]郑罡,杨也,郭增伟,等.偏心受压作用下工字梁超声测试稳定性研究[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2021,(3):454.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2021.03.09]
[5]郭超,杜思宏,徐晨.冻融循环作用下含缺陷混凝土三维数值模拟[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2023,(1):121.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2023.01.15]
[6]赵少伟,吕冉,郭蓉,等.高温后CFRP-MOC-混凝土界面粘结特性研究[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2023,(4):642.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2023.04.08]
[7]张海 李彩芸 赵子豪 张伟.玄武岩筋混凝土桥面铺装试验研究[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2024,(3):470.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2024.03.10]
[8]张延年 刘安稳 汪青杰 于洋 刘文亮.铁尾矿-钢渣-锂渣混凝土耐酸侵蚀性能研究[J].沈阳建筑大学学报(自科版),2024,(3):536.[doi:10.11717/j.issn:2095-1922.2024.03.18]

更新日期/Last Update: 2023-12-12