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改进Informer对GGBS混凝土长龄期抗压强度的评估: 收藏
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引用; 《佳木斯大学学报（自然科学版）》2024年第7期42卷 86-88,122页; 作者：袁志祥沐先军安徽工业大学计算机科学与技术学院安徽马鞍山243000 安徽工业大学工程研究院安徽马鞍山243000; 为了致力于开发精确预测高炉矿渣(GGBS)混凝土长龄期抗压强度的方法。鉴于其动态趋势变化特性,选取Informer模型为基础,并从数据分解、编码器设计和损失函数优化三个角度进行创新改进。通过与原Informer、LSTM和Transformer模型的对比实...; 为了致力于开发精确预测高炉矿渣(GGBS)混凝土长龄期抗压强度的方法。鉴于其动态趋势变化特性,选取Informer模型为基础,并从数据分解、编码器设计和损失函数优化三个角度进行创新改进。通过与原Informer、LSTM和Transformer模型的对比实验,证实了改进后的模型在预测精度和稳定性上的卓越表现。实验结果在R2,RMSE和MAE等指标上均表现出色。此外,还深入剖析了水泥、减水剂、高炉矿渣等关键成分对混凝土抗压强度的影响。这项研究不仅提升了预测精度,还为深度学习在建筑材料性能评估中的应用提供了重要参考,有助于推动该领域的发展。; 来源：详细信息评论

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