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2024年06期 基于Optuna超参数优化XGBoost的混凝土抗压强度预测模型

编辑: 发布时间:2025-01-14 点击:

· 李帅;陶伟;喻晨阳;余沛;

为实现对混凝土的抗压强度精确预测以提升工程设计水准和施工质量,基于Optuna超参数优化XGBoost梯度提升算法建立了高效的非线性预测模型。首先,通过从文献中收集的1 110组混凝土试验数据,完成了XGBoost算法与LightGBM、NGBoost、CatBoost等算法的混凝土抗压强度预测精度对比;随后,采用Optuna算法对表现最佳的XGBoost模型进行超参数优化。结果表明,在训练集和测试集中,采用XGBoost算法预测混凝土抗压强度时的精度均高于其他3种算法;经过Optuna超参数优化后,XGBoost模型的预测精度又进一步提升;在测试集中,优化后的XGBoost模型还表现出良好的泛化能力。因此,优化XGBoost模型的混凝土强度预测能力得到证实,可为未来的工程实践提供参考。

· 2024年06期 v.21;No.100 76-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 1271K]

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