基于BOA-ELM的混凝土抗压强度预测研究

作     者：吴小平 李元栋 张英杰 阮映辉 刘志文 WU Xiao-ping;LI Yuan-dong;ZHANG Ying-jie;RUAN Ying-hui;LIU Zhi-wen

作者机构：浙江省公路管理局浙江杭州310009 湖南大学信息科学与工程学院湖南长沙410082 浙江台州市沿海高速公路有限公司浙江台州318000 湖南大学土木工程学院湖南长沙410082 

基　　金：湖南省自然科学基金重点资助项目(2017jj4003) 

出 版 物：《计算技术与自动化》 (Computing Technology and Automation)

年 卷 期：2020年第39卷第1期

页      码：140-144页

摘      要：为控制控制混凝土生产成本,在混凝土拌和期限制抗压强度不足的缺陷构建产出,可以有效降低原料的浪费,是节能降耗的关键方法之一。针对混凝土抗压强度的传统测量方法严重滞后的问题,提出了基于贝叶斯优化极限学习机(BOA-ELM)的混凝土抗压强度预测方法。首先,分析了混凝土拌和过程中对抗压强度预测值实时获得的需求。以各物料的用量为分析基础,28天标准养护后混凝土抗压强度值为预测目标,设计了基于极限学习机的强度预测模型。其次,为进一步提高模型的稳定性以及准确行,提出基于贝叶斯优化的极限学习机模型,根据模型超参数的分布特征,以高斯过程作为超参的先验分布,预测误差最小化作为目标,寻找最优的模型超参。最后,在实际施工产生的C50标号混凝土数据集上测试文中模型,并对比分析了其他预测模型和寻优算法。结果表明,结合了贝叶斯优化的极限学习机预测模型相较于经典算法具有更高的预测准确性和模型训练的高效性。

主 题 词：混凝土 抗压强度预测模型 极限学习机 贝叶斯优化 软测量 

学科分类：08[工学] 081304[081304] 0805[工学-能源动力学] 080502[080502] 0813[工学-化工与制药类] 

D　O　I：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202001028

馆 藏 号：203897981...