基于 XGBoost 的透水混凝土物理与力学性能预测建模
计算工程、金融与科学
2024-04-05 v1
摘要
透水混凝土（PC）的高渗透性使其成为一种用于特定应用的特殊混凝土。然而，PC 行为与性能的复杂性导致准确确定其力学与物理性能需要进行昂贵、耗时且耗能的实验工作。本研究提出一种使用极端梯度提升（XGBoost）预测 PC 力学与物理性能的预测模型。利用四个采用不同统计参数评估的模型预测了 PC 的抗压强度、抗拉强度、密度和孔隙率。这些统计度量为均方根误差（RMSE）、相关系数平方（R2）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。XGBoost 模型对这些性能的估计与实验测量结果一致。通过将 XGBoost 的估计值与四个相应的支持向量回归（SVR）模型所得结果进行比较，进一步验证了 XGBoost 的性能。比较表明，XGBoost 总体上优于 SVR，其抗压强度、抗拉强度、孔隙率和密度估计的 RMSE 分别为 0.58、0.17、0.98 和 34.97，低于 SVR 的 0.74、0.21、1.28 和 44.06。由于预测性能与实验所得性能之间高度相关，XGBoost 模型能够快速可靠地提供 PC 的性能信息，而这些信息通过实验获取成本高且耗时。对输入/预测变量的特征重要性与贡献分析表明，水泥用量是所估计 PC 性能中最重要的贡献因素。
引用
@article{arxiv.2206.00003,
title = {Predictive Modeling of Physical and Mechanical Properties of Pervious Concrete using XGBoost},
author = {Ismail B. Mustapha and Zainab Abdulkareem and Muyideen Abdulkareem and Abideen Ganiyu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00003},
year = {2024}
}
备注
16 pages