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改进Informer对GGBS混凝土长龄期抗压强度的评估
1
作者
袁志祥
沐
先
军
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第7期86-88,122,共4页
为了致力于开发精确预测高炉矿渣(GGBS)混凝土长龄期抗压强度的方法。鉴于其动态趋势变化特性,选取Informer模型为基础,并从数据分解、编码器设计和损失函数优化三个角度进行创新改进。通过与原Informer、LSTM和Transformer模型的对比实...
为了致力于开发精确预测高炉矿渣(GGBS)混凝土长龄期抗压强度的方法。鉴于其动态趋势变化特性,选取Informer模型为基础,并从数据分解、编码器设计和损失函数优化三个角度进行创新改进。通过与原Informer、LSTM和Transformer模型的对比实验,证实了改进后的模型在预测精度和稳定性上的卓越表现。实验结果在R2,RMSE和MAE等指标上均表现出色。此外,还深入剖析了水泥、减水剂、高炉矿渣等关键成分对混凝土抗压强度的影响。这项研究不仅提升了预测精度,还为深度学习在建筑材料性能评估中的应用提供了重要参考,有助于推动该领域的发展。
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关键词
高炉矿渣混凝土
长龄期抗压强度
改进的Informer模型
建筑材料性能评价
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职称材料
题名
改进Informer对GGBS混凝土长龄期抗压强度的评估
1
作者
袁志祥
沐
先
军
机构
安徽工业大学计算机科学与技术学院
安徽工业大学工程研究院
出处
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第7期86-88,122,共4页
文摘
为了致力于开发精确预测高炉矿渣(GGBS)混凝土长龄期抗压强度的方法。鉴于其动态趋势变化特性,选取Informer模型为基础,并从数据分解、编码器设计和损失函数优化三个角度进行创新改进。通过与原Informer、LSTM和Transformer模型的对比实验,证实了改进后的模型在预测精度和稳定性上的卓越表现。实验结果在R2,RMSE和MAE等指标上均表现出色。此外,还深入剖析了水泥、减水剂、高炉矿渣等关键成分对混凝土抗压强度的影响。这项研究不仅提升了预测精度,还为深度学习在建筑材料性能评估中的应用提供了重要参考,有助于推动该领域的发展。
关键词
高炉矿渣混凝土
长龄期抗压强度
改进的Informer模型
建筑材料性能评价
Keywords
blast furnace slag concrete
compressive strength at long ages
improved Informer model
performance evaluation of building materials
分类号
TU528 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进Informer对GGBS混凝土长龄期抗压强度的评估
袁志祥
沐
先
军
《佳木斯大学学报(自然科学版)》
CAS
2024
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