回归树预测模型

精度高达0.99

该模型通过决策树与元启发式优化算法的混合集成,实现了对混凝土抗压与抗拉强度的高精度预测,为混凝土配合比设计提供了一种高效可靠的工具。

Rui, Qi · Wu, Haiyan · Qi, Yongjun · Hailin, Tang

Materials Today Communications 2024

参数信息

抗压强度预测决定系数
0.9919
抗拉强度预测决定系数
0.9933
集成模型抗压强度预测决定系数
0.9882
集成模型抗拉强度预测决定系数
0.9936

技术优势

配比直接算强度

输入水、骨料、水泥和掺合料比例,模型就能算出抗压、抗拉强度,不用等试块养护和试验。

精度比单一优化高

动态算术优化算法与决策树的混合模型决定系数达0.9919和0.9933,平均比其他三种优化算法高1–3%,说明动态算术优化在寻优上更有效。

新数据也能用

集成模型对未见过的数据预测稳定,作者认为可用于未来产生的各种数据,减少重复实验的成本和时间。

应用场景