47、机器学习在混凝土抗压强度预测与垃圾分类中的应用

机器学习在混凝土抗压强度预测与垃圾分类中的应用

混凝土抗压强度预测

在混凝土抗压强度预测方面，有以下一些重要结论：
1. 在某些情况下，混凝土的抗压强度会随其龄期的增长而增加。
2. 混凝土成分中水泥用量增加时，其强度也会提高。
3. 龄期较短的混凝土混合物，为达到高强度需要更多的水泥。
4. 混凝土龄期越长，其成分中所需的水量就越多。
5. 随着粉煤灰用量的增加，最终强度会提高。
6. 混凝土混合物中高效减水剂用量的增加，对混凝土强度也有积极影响。

不过，即便使用图表，也很难追踪所有的依存关系，这凸显了使用机器学习方法解决该问题的必要性。

在模型训练前，数据被分为训练部分和测试部分，测试样本占所有数据的 20%。准备好数据集后，对机器学习模型进行训练，评估方法的效果并选择最有效的模型。由于预测混凝土强度是一个回归任务，使用均方根误差（RMSE）和决定系数 R² 进行评估，训练使用了 Scikit - learn 库中的机器学习模型。

不同方法的 RMSE 比较显示，随机森林回归模型在该任务中的均方根误差最小。计算得到的决定系数也证实了所选方法的准确性。梯度提升回归模型在准确性上稍逊一筹，但也有不错的结果，而线性模型的误差最高。

将机器学习方法与传统计算方法的预测效果进行比较，传统的改进 Bolomey 方程计算需要指明水泥的抗压强度等级（32.5；42.5；52.5），而机器学习模型不需要指明水泥等级，但会考虑成分的许多其他参数。由于训练数据集缺少水泥等级这一属性，比较标准差意义不大，但可以进行可视化比较。为每个机器学习模型、实际数据以及应用于每个水泥等级的传统计算方法（具有平均