基于相关向量机模型的混凝土综合性能预测

作者：张研; 王鹏鹏; 吴哲康

来源：硅酸盐通报, 2022, 41(01): 118-125+152.

DOI：10.16552/j.cnki.issn1001-1625.2022.01.030

• 相关向量机
• 混凝土
• 影响因素
• 平均相对误差
• 综合性能
• 预测模型

为快速获取及评价混凝土的综合性能,选取影响混凝土综合性能的6个主要因素为输入数据,混凝土综合性能(28 d强度、坍落扩展度及表观密度)为输出数据,建立基于相关向量机(RVM)的混凝土综合性能预测模型,对14组学习样本进行拟合训练,并对其余5组预测样本进行预测。结果表明:在相同的样本条件下,与BP神经网络模型进行对比,RVM模型预测精度更高,离散性更小;同时,与实际值相比,RVM模型预测的混凝土综合性能指标的平均相对误差均明显小于BP神经网络模型预测得到的平均相对误差,进一步验证了RVM模型对混凝土综合性能预测的可靠性,具有较好的推广价值。