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申请/专利权人：南京工业大学
申请日：2024-01-24
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117935988A
主分类号：G16C60/00
分类号：G16C60/00;G06N20/10;G06N3/006
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明公开了基于支持向量回归的再生粗骨料混凝土抗压强度预测方法，具体包括以下步骤：步骤一、样本采集；步骤二、模型搭建；步骤三、模型评估；本发明涉及再生混凝土抗压强度预测技术领域。该基于支持向量回归的再生粗骨料混凝土抗压强度预测方法，通过结合智能预测方法，以再生粗骨料混凝土配合比的原材料信息进行其抗压强度的预测，能够及时、快速预测到原材料变化对强度变化的影响，进而使原材料的使用更为准确、更节约，从而减少对资源的浪费以及对环境的破坏，进一步提高经济与社会效益，实现可持续发展。
主权项：1.基于支持向量回归的再生粗骨料混凝土抗压强度预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤一、样本采集：收集历史再生粗骨料混凝土原材料参数数据，以及再生粗骨料混凝土28d实测抗压强度参数数据，作为样本数据，对样本数据进行归一化处理，并将样本数据按照设定比例划分为训练数据集和测试数据集；步骤二、模型搭建：使用Fuch混沌映射初始化灰狼算法初始参数，计算适应度值，保存适应度最佳的前三匹狼，引入非线性收敛因子策略改进灰狼算法的收敛因子，根据灰狼算法更新机制更新每匹狼的位置，采用改进的灰狼算法对支持向量回归预测模型中的核函数和惩罚因子进行优化，将改进的灰狼算法与支持向量回归预测模型相结合，构建基于FGWO-SVR的再生粗骨料混凝土抗压强度预测模型；步骤三、模型评估：将步骤一中的训练数据集输入步骤二中的基于FGWO-SVR的再生粗骨料混凝土抗压强度预测模型中，进行模型训练，获取最佳参数组合，根据最佳参数组合对基于FGWO-SVR的再生粗骨料混凝土抗压强度预测模型进行优化，采用测试数据集验证优化后的基于FGWO-SVR的再生粗骨料混凝土抗压强度预测模型对其抗压强度预测的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 基于支持向量回归的再生粗骨料混凝土抗压强度预测方法
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