【摘 要】
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针对当前方法的局限性,提出基于高斯过程机器学习的再生混凝土收缩徐变预测方法。该方法采用少量试验数据作为学习样本,建立主要影响因素与收缩徐变的复杂非线性映射关系,对
【机 构】
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广西岩土力学与工程重点实验室,桂林理工大学土木与建筑工程学院
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针对当前方法的局限性,提出基于高斯过程机器学习的再生混凝土收缩徐变预测方法。该方法采用少量试验数据作为学习样本,建立主要影响因素与收缩徐变的复杂非线性映射关系,对新的预测样本做出精准预测,获得对应的收缩徐变。实例研究结果表明:该预测方法是可行的,能够在小样本试验数据下对新样本做出高精度的预测,并且方法参数自适应获取、实现过程简单,为再生混凝土收缩徐变的合理确定提供一条新途径。
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