本文作者：林利森；肖义龙；成功正常投稿发表论文到《江西水利科技》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：针对混凝土强度与其各种影响因素之间存在着复杂的高度非线性关系,传统方法难以准确地预测出混凝土的强度值,本文将具有参数自适应获得,对处理高维数非线性复杂问题具有良好适应性的高斯过程机器学习方法引入到混凝土强度预测领域,并提出相应的预测模型.通过实验数据验证表明,利用高斯过程机器学习模型预测混凝土强度是科学可行的,且预测精度高.利用该模型可以早期预测出混凝土28d的抗压强度,对提高和控制混凝土施工质量具有重要的实际意义.
【论文正文预览】：0引言随着我国经济的快速发展,工程建设项目中对混凝土的应用也将更加广泛。混凝土的抗压强度是混凝土的主要力学性质之一,在混凝土施工过程中经常会碰到浇筑各种配合比的大量混凝土而不知道其强度是否可以满足设计要求的问题。如何才能在短时间内得到所浇筑的混凝土预期的28
【文章分类号】：TU528
【稿件关键词】：混凝土强度高斯过程机器学习预测
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【稿件标题】：【高斯过程回归模型】基于高斯过程的混凝土强度预测
【作者单位】：江西省安澜工程咨询有限公司;河海大学设计研究院有限公司江西分公司;
【发表期刊期数】：《
江西水利科技》2014年03期
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