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题名建筑混凝土疲劳寿命智能预测模型设计
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作者
于皓皓
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机构
济源职业技术学院建筑工程学院
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出处
《混凝土》
北大核心
2025年第2期167-171,共5页
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基金
2023年度河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目“新型聚合膨润土的耐盐性及其自愈修复性能研究”(232102320089)。
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文摘
建筑混凝土疲劳寿命预测的精度受到材料参数和微观结构的复杂性、外部环境因素等多个因素的影响,导致预测模型精准设计的难度增加。为了有效解决这一问题,提出了基于深度随机森林的建筑混凝土疲劳寿命预测方法。利用水泥基料与减水剂、河砂细骨料、石子颗粒粗骨料和水制备建筑混凝土试件,测量并确定混凝土试件的剥落损伤度、孔隙率、弹性模量损伤等冻融循环损伤参数。根据损伤参数对混凝土试件进行损伤状态识别。结合材料的损伤状态,筛选出关键的疲劳特征。搭建深度随机森林模型,将选取的关键疲劳特征输入至该模型中进行训练。经过多次迭代运算,模型可以逐渐学习特征与疲劳寿命之间的关系,并预测建筑混凝土的疲劳寿命值。试验结果表明:该方法的混凝土损伤状态识别准确率均值为96.55%,混凝土疲劳寿命预测效果好,时间短,可行性高。
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关键词
深度随机森林
建筑混凝土
疲劳寿命预测
混凝土试件
损伤参数
损伤状态
关键疲劳特征
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Keywords
deep random forest
building concrete
fatigue life prediction
concrete specimens
damage parameters
damage status
key fatigue characteristics
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分类号
TU528.07
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名林火行为预测预报专家系统
被引量：4
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作者
王海晖
朱霁平
王清安
邵剑
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机构
中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
1994年第4期103-109,共7页
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文摘
在针对我国大兴安岭林区典型可燃物进行实验的基础上,参考美国北方林火实验室编制的BEHAVE程序中的数学模型,提出了一整套估算森林地表火火行为特征量的表达式。在此基础上,通过交互式窗口技术、字符型汉字技术和专家系统原理,建立了“林火行为预测预报专家系统”。该系统在输入现场可燃物分布特性参数及相应的地形条件和气象条件后,即能迅速预测火蔓延过程中不同时间段的火行为特征量的值。与野外试验的结果对比表明,预测的结果是合理、可靠的。
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关键词
林火
森林火
预测
预报
专家系统
火灾
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Keywords
forest characteristic parameters of fire behavior prediction expert system
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分类号
S762.2
[农业科学—森林保护学]
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题名基于深度森林的用户购买行为预测模型
被引量：23
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作者
葛绍林
叶剑
何明祥
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机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心
移动计算与新型终端北京市重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第9期190-194,共5页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB1001100)
国家自然科学青年基金课题(61401040)资助
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文摘
近年来,网络零售保持高速增长,网站中富含大量的用户行为数据。电商平台中的用户对商品的操作行为可以体现用户偏好,如何利用用户行为挖掘用户偏好已经成为学术界和工业界的关注焦点,并已经取得了众多研究成果。然而,目前用户操作行为预测方法研究通常只针对用户某一类操作行为进行分析,无法完备反映用户行为的整体特征。因此,提出一种基于深度森林的用户购买行为预测模型,通过构建用户行为特征工程建立整体用户行为特征模型;基于此,提出基于深度森林的用户购买行为预测方法,实现高效的行为预测训练效果。该方法的训练时间为43s,F1值为9.73%,相对其他模型取得了更好的效果。实验结果表明,该模型在降低时间开销的同时,提高了预测准确率。
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关键词
用户行为特征
深度森林
特征工程
购买行为预测
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Keywords
characteristics of user behavior
Deep forest
Feature engineering
prediction of purchase behavior
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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