【摘 要】
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将随机森林(Random Forest)回归算法应用于混凝土早期抗裂性研究.以松通项目混凝土为例,基于大量文献和工程经验选取了7个主要影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系.以原始数
【机 构】
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信阳师范学院建筑与土木工程学院,华中科技大学土木工程与力学学院,湖北交投十巫高速公路有限公司,武汉汇科质量检测有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71571078,51778262),国家重点研发项目(2016YFC0800208)
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将随机森林(Random Forest)回归算法应用于混凝土早期抗裂性研究.以松通项目混凝土为例,基于大量文献和工程经验选取了7个主要影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系.以原始数据建立训练样本集和测试集,通过计算基于Bootstrap自助重抽样得到的袋外数据(OOB)的模型误判率,确定随机森林预测模型的最优参数,并对影响因素进行重要性排序,利用Pearson相关性图分析各影响因素相关度,然后建立RF训练模型,输出模型训练集和预测集的预测拟合结果.通过RMSE和R 2值分析模型的预测精度,并将预测结果与BP
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