典型文献
基于相关向量机模型的混凝土综合性能预测
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
张研;王鹏鹏;吴哲康
作者机构：
广西岩土力学与工程重点实验室,桂林 541004;桂林理工大学土木与建筑工程学院,桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]张研;王鹏鹏;吴哲康-.基于相关向量机模型的混凝土综合性能预测)[J].硅酸盐通报,2022(01):118-125,152
A类：
B类：
相关向量机,输入数据,坍落扩展度,表观密度,RVM,性能预测模型,合训,预测样本,样本条件,离散性,综合性能指标,平均相对误差
AB值：
0.220292
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