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申请/专利权人：大连民族大学
摘要：本发明涉及超高性能混凝土技术领域，具体公开了超高性能混凝土成分对动态抗压强度的影响分析方法，包括：S1、获取试验数据，S2、基于隔离森林的异常检测，S3、构建两层堆叠卡夫模型stacking‑CARF模型，S4、模型的高精度预测和S5、量化UHPC成分对动态抗压强度的影响；本发明隔离森林异常检测算法通过消除或减轻异常数据来改进数据集，从而显著地提高ML模型的预测精度，采用CatBoost和RF作为第一层的基学习器，LR作为第二层的元学习器，所建立的stacking‑CARF模型相较单一模型和EL模型，具有更高的预测精度和鲁棒性，LIME针对特定样本的可解释性更强，可以为单个UHPC结构的设计和性能优化提供理论参考。
主权项：1.超高性能混凝土成分对动态抗压强度的影响分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取试验数据，从公开的基于分离式霍普金森压杆SHPB实验文献中搜集超高性能混凝土UHPC动态压缩数据作为初始数据集；S2、基于隔离森林的异常检测，通过消除或减轻异常数据来改进数据集，从而避免因数据的分布缺陷和异常值的存在导致模型的预测精度不佳；S3、构建两层堆叠卡夫模型stacking-CARF模型，使用第一层分类提升CategoricalBoosting，CatBoost和随机森林RandomForest,RF基学习器方法进行UHPC动态抗压强度的高精度预测，使用基学习器进行优化和筛选；S4、模型的高精度预测，使用第二层线性回归元学习器来更好地学习基学习器的预测结果，实现UHPC动态强度的高精度预测；S5、量化UHPC成分对动态抗压强度的影响，使用可解释人工智能XAI技术辅助堆叠卡夫模型预测，包括使用沙普利斯加性解释SHAP和部分依赖图PDP的对比分析被用来量化单一特征以及多个交互特征对全局模型的影响，采用局部可解释的模型LIME补充了对模型预测过程的局部解释，为单个超高性能混凝土UHPC结构的设计和性能优化提供支持。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连民族大学 超高性能混凝土成分对动态抗压强度的影响分析方法
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