基于金枪鱼群算法优化极限学习机的混凝土抗压强度预测OA北大核心CSTPCD
混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新式仿生算法金枪鱼群算法优化极限学习机(TSO-ELM)的混凝土抗压强度预测方法。该方法通过对ELM隐藏层初始参数中的连接权值与偏置值使用TSO进行寻优,有效提升了ELM的预测准确度。在仿真实验部分,通过两组混凝土数据集对ELM的预测…查看全部>>
张博吾;耿秀丽
上海理工大学管理学院,上海200093上海理工大学管理学院,上海200093 上海理工大学智慧应急管理学院,上海200093
计算机与自动化
混凝土抗压强度金枪鱼群优化算法极限学习机软测量
《计算机应用研究》 2024 (2)
P.444-449,6
国家自然科学基金面上项目(72271164)教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(19YJA630021)。
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