【摘 要】
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混凝土抗压强度是影响建筑质量的主要因素,根据一些主要参数事先预测其强度可作为现场施工的参考。以支持向量回归(SVR)为理论基础,提出一种基于马氏距离的加权型SVR(MWSVR)
【机 构】
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中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院,中建三局工程设计有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(41974165),中建三局研发课题(CSCEC3B-2020-23)
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混凝土抗压强度是影响建筑质量的主要因素,根据一些主要参数事先预测其强度可作为现场施工的参考。以支持向量回归(SVR)为理论基础,提出一种基于马氏距离的加权型SVR(MWSVR)的人工智能算法对混凝土强度进行预测。不同于将训练样本统一看待的传统方法,该算法根据训练集和测试集自变量的距离来决定训练样本在求解SVR模型中的重要性,距离测试集近的训练样本权重更大,赋予其更高的惩罚因子,从而得到更优的回归超平面。通过与决策树、随机森林、BP神经网络、RBF神经网络和传统SVR方法的比较研究,发现该算法具有更低的均方
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