基于CART-SVR模型的混凝土抗压强度预测研究

摘要

为了提高混凝土抗压强度预测精度,根据影响因素与抗压强度的变化规律,提出了1种基于CART算法优化SVR回归算法的预测方法。SVR算法基于结构风险最小原理来提升泛化能力,由于惩罚因子人为设置,该因子设置过大会导致训练欠拟合,过小会导致预测精度不足。主要改进是通过CART决策树中的剪枝算法生成一系列惩罚因子,进而交叉验证生成最优决策树,进行属性约简,剔除冗余信息,实现数据降维。使用CART-SVR模型与AB、AB-KNN、RF、GBM模型对比试验,均方根误差(RMSE)至少减少了6.7%,平均减少了40.1%。研究结果表明,该模型具有生成最优惩罚因子、优化SVR参数的优点,为实现混凝土抗压强度的高精度预测提供了新的思路。