公开(公告)号：CN119337706A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411335964.1

申请日：2024-09-24

Applicant: 中国水电基础局有限公司 ,  天津大学

Inventor： 叶玉麟 ,  宋子屹 ,  赵明华 ,  黄梓涵 ,  徐方才 ,  贾贺 ,  肖恩尚 ,  张社荣 ,  王超 ,  王枭华 ,  王辉 ,  翁嘉玲 ,  杨立丰

IPC: G06F30/27 ,  G16C60/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F17/18 ,  G06N20/00 ,  G06N5/01 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请提出了一种基于可解释机器学习的感知混凝土配合比优化方法，包含以下步骤：构建电感混凝土抗压强度数据库并进行预处理以确定模型输入特征，构建可解释机器学习模型，与其他主流机器学习模型进行性能对比；采用特征循环方法减轻共线性影响，基于最佳特征函数对模型输入特征进行训练，从整体与局部两方面量化模型输入特征对预测结果的贡献；初步拟定配合比并带入特征贡献量化后的可解释机器学习模型，依据可解释性分析框架指导电感混凝土拌合物配合比优化设计。本申请依据可解释性分析框架指导电感混凝土拌合物配合比优化设计，能够量化配合比中各参数对材料性能的贡献程度，为基于性能的自感知混凝土配合比快速与智能设计提供技术支持。