基于CRITIC-LightGBM算法的混凝土强度预测模型

作     者：戚喜章 吴雨航 钱大桐 QI Xizhang;WU Yuhang;QIAN Datong

作者机构：中国铁建投资集团有限公司广东珠海519000 

出 版 物：《混凝土与水泥制品》 (China Concrete and Cement Products)

年 卷 期：2024年第9期

页      面：17-20,27页

学科分类：08[工学] 081304[工学-建筑技术科学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0813[工学-建筑学] 

主　　题：混凝土 抗压强度 预测 模型 机器学习 

摘      要：为了更精确地对混凝土抗压强度进行预测,以水泥、炉渣、粉煤灰、水、减水剂、粗骨料、细骨料、龄期作为混凝土强度预测指标,运用CRITIC算法对指标进行了加权处理,在此基础上,引入新的机器学习算法轻量级梯度提升机(LightGBM)对样本进行了计算训练,同时,运用K-10折交叉验证方式对模型参数进行了优化,最终建立了CRITIC-LightGBM混凝土抗压强度预测模型。运用该模型对混凝土的抗压强度进行了预测,并将结果与LightGBM、多层感知机(MLP)和支持向量机回归(SVR)的预测结果进行了对比。结果表明:与较单一的LightGBM、MLP和SVR算法相比,CRITIC-LightGBM模型预测的平均绝对误差和均方根误差更小,准确性更高,R2更接近1,模型的泛化能力明显提高。