机器学习预测超高性能混凝土抗压强度的混合方法研究

"这篇论文探讨了使用机器学习预测超高性能混凝土(UHPC)抗压强度的方法，通过结合自适应网络模糊推理系统(ANFIS)和优化算法如广义正态分布优化(GNDO)、COOT优化算法及蜂蜜獾算法，提升了预测模型的准确性。" 在这篇关于"机器学习预测材料强度"的研究中，作者关注的是利用现代数据驱动的技术，特别是机器学习，来预测UHPC这种特殊建筑材料的力学性能，特别是抗压强度。UHPC因其优越的性能，如高可加工性、耐久性和高强度，已经在建筑行业中得到广泛应用。然而，由于其高昂的成本，实验研究通常受到样本量的限制。 论文提出了一个混合机器学习方法，其中包括自适应网络模糊推理系统(ANFIS)，这是一个将模糊逻辑与神经网络相结合的模型，擅长处理不确定性和复杂关系的数据。为了进一步提高预测的精确性，研究中还引入了三种优化算法：广义正态分布优化算法(GNDO)、COOT优化算法和蜂蜜獾算法。这些优化算法用于调整ANFIS模型的参数，以达到最佳的预测效果。 在模型构建和评估过程中，研究者使用了一系列性能指标对比和评估了不同模型的表现。结果显示，结合了蜂蜜獾算法的ANHB模型在预测UHPC的抗压强度方面表现最优，能够以最合适的精度进行预测。这一发现对于工程实践具有重要意义，因为准确预测材料强度可以帮助设计更安全、更经济的混凝土结构。 关键词涉及到UHPC的基本特性、抗压强度的关键性、以及所采用的机器学习和优化技术。论文指出，尽管UHPC的优势明显，但由于其特殊性，这些优势并未普遍被业界接受和应用。使用机器学习预测材料性能有助于降低成本，减少实验需求，促进UHPC在建筑领域的广泛应用。 这篇论文展示了机器学习如何与传统工程领域相结合，解决实际问题，特别是在预测高性能混凝土力学性能方面。通过混合机器学习方法和优化算法，研究人员能够更准确地预测UHPC的抗压强度，这将为未来的混凝土设计和施工提供有力支持。