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摘要
碳化会降低混凝土结构的耐久性,减少混凝土结构的使用寿命,因此快速准确预测混凝土碳化对于混凝土的质量评估具有重要意义。本文基于随机森林算法,以松原至通榆段高速公路项目为研究背景,建立随机森林(RF)算法预测模型。构建混凝土早期碳化影响因素指标体系,选择碳化深度作为碳化性能评价指标,根据原始数据建立训练集和测试集,利用Pearson相关性矩阵图分析影响因素相关度,并建立随机森林训练模型,结果表明,利用随机森林预测模型对混凝土碳化进行预测是一种新的有效方法。
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碳化会降低混凝土结构的耐久性,减少混凝土结构的使用寿命,因此快速准确预测混凝土碳化对于混凝土的质量评估具有重要意义。本文基于随机森林算法,以松原至通榆段高速公路项目为研究背景,建立随机森林(RF)算法预测模型。构建混凝土早期碳化影响因素指标体系,选择碳化深度作为碳化性能评价指标,根据原始数据建立训练集和测试集,利用Pearson相关性矩阵图分析影响因素相关度,并建立随机森林训练模型,结果表明,利用随机森林预测模型对混凝土碳化进行预测是一种新的有效方法。
