在如今社会,混凝土的质量良莠不齐,"豆腐渣"工程屡见不鲜,低质量的混凝土会影响到建筑物的稳定性,甚至威胁到人们的生命,因此研发一种科学的混凝土抗压强度测量方法是十分必要的。针对这一问题,本研究从网上收集在线的混凝土数据集,接着利用数据挖掘技术-岭回归机器学习算法对该数据集进行建模,之后进行十折交叉验证测量模型的平均绝对误差和R-Square实现模型评估。本文旨在创造一种智能简便的测试方法,可在利用原料制作混凝土之前准确预测出混凝土抗压强度,并对其所有成分对抗压性能的贡献度进行评判。
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