混凝土强度预测的两种非线性模型比较研究.pdf
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1、2 0 1 1年 第 1 2期 (总 第 2 6 6 期 ) Nu mb er 1 2i n2 0 1 1 ( T o t a l No 2 6 6 ) 混 凝 土 Co n c r e t e 理论研究 THEORETI CAL RES EARCH d o i : 1 0 3 9 6 9 8 i s s n 1 0 0 2 - 3 5 5 0 2 0 1 1 1 2 0 0 9 混凝土强度预测的两种非线性模型比较研究 朱学兵 ( 宁波工程学院 建筑工程学院,浙江 宁波 3 1 5 0 0 0 ) 摘要: 混凝土的强度的预测是一个复杂的问题, 受多种因素的影响。 采用两种先进的非线性算法支持向
2、量机与小波支持向量机, 建立 了混凝土强度预测的两种非线性预测方法。 研究结果表明: 两种方法的预测结果与实测结果吻合较好, 小波支持向量机的预测精度较支 持向量机精度高, 在混凝土的强度预测中具有较好的适应性。 关键词 : 混凝土;非线性方法;强度预测 中图分类号: T U 5 2 8 O l 文献标志码: A 文章编号: 1 0 0 2 3 5 5 0 ( 2 0 1 1 ) 1 2 0 0 2 8 0 3 S t r e ng t h pr e di c t i on o f hi gh s t r e ng t h c on c r e t e us i ng t wo nonl i
3、nea r me t ho ds ZHUXu e b ing ( Ni n g b o Un i v e r s i t y o f T e c h n o l o g ys t i mt e o f Ar c h i t e c t u r a l E n g i n e e r i n g , Ni n g b o 3 1 5 0 0 0 , C h i n a ) Abs t r a c t : T h e c o n c r e t e s t r e n g t h u n d e r i n flu e n c e o fs e v e r a l f a c t o r s i
4、s c o mp l i c a t e dBa s e d o n t h e t h e o r i e s o f s u p p o rt v e c t o r ma c h i n e s a n d wa v e l e t s u p po rt v e c t o r ma c hine s , t wo l i n e a r mo d e l s f o r p r e d i c t i n g c o n c r e t e s t r e n g t h we r e p r o p o s e d T h e n tw o a p p r o a c h e s
5、a r c a p pl i e d t o p r e d i c t the c o n- c r e t e s t r e ng t hFu r t h e r mo r e the p r e d i c t e d r e s u l t s a r e c o mp a r e d wi 也 a c t u a l me a s ur e d Re s ul t s s h o ws tw o me t h o d s we r e c o ns i s t wi th me a s u r e d o ne s I t i s f o u n d t h a t w a v e
6、 l e t s u p p o r t v e c t o r m a c h i n e s c a n p r e d i c t the s t r e n g t h o f h i g h s t r e n g t h c o n c r e t e mo r e a c c ura t e l y tha n t h e a p p r o a c h o f s u p p o r t v e c t o r m a c h i n e s d o e s Pr o p o s e d me th o d s a l e q u a n t i t a t i v e a n
7、 d c o n v e ni e n t an a l y z i n g a p p r o a c h、 i t l l h i a c c u m c y Th e y a r e f e a s i b l e i n p r e d i c t i n g th e s t r e n g t h o f hi g h s tre n g t h c o n c r e t e Ke y WOr ds : c o n c r e ; n o n l i n e a r me t h o d s ; s tr e n g t h f o r e c a s t 0 引言 目前确定混凝
8、土抗压强度的方法一般是在基准混凝土配 合比的基础上 , 保持水胶比或砂率不变, 然后不断调整胶料和 骨料【 1 。 这种方法不仅耗费大量原材料 , 而且也浪费大量的人力 和时间。 随着混凝土系统的复杂性和动态性不断加强, 研究规模 不断加大 , 影响因素逐渐增多, 如粉煤灰混凝土、 高性能混凝土 等新型混凝土 , 由于其影响因素更为复杂, 甚至存在诸多因素 的交互作用 , 线性函数已不再适用 , 往往表现为特定的非线性 规律 , 尤其在探索混凝土强度影响因素与强度值之间的因果规 律时, 建立解析数学模型是一件极其困难甚至难以实现的事。 近年来 , 很多学者在这方面做了研究 , 神经网络、 遗传
9、算法、 粒 子群算法等人工智能算法被引入到了位移反分析领域 。 但是 这些方法或多或少存在不足: 神经网络当学习样本数量有限时, 精度难以保证, 学习样本过多时, 又陷入维数灾难, 泛化性能不 高。 遗传算法和粒子群算法需要反复进行大量的正分析。 本文 针对上述缺陷, 利用小波支持向量机( Wa v e l e t s u p p o r t v e c t o r Ma c h i n e s , ws v M) 和支持向量机来进行混凝土强度预测。 支持向量机是基于统计学习理论的机器学习工具 , 遵循结 构风险最小化原理, 弥补了神经网络的不足 , 在小样本情况下 具有良好的外推能力。 而小
10、波支持向量机用小波函数替代传统 的支持向量机核函数, 结合小波变换良 好的时频局域化性质, 提 高了支持向量机的预测精度和泛化能力 。 本文详细介绍了小 收稿日期:2 0 1 1 - o 6 _ J 0 3 2 8 波支持向量机的原理和特点, 并将其应用到混凝土强度预测中 并进行了实例验证。 1 小波支持向量机 根据泛函数有关理论, 只要一种函数满足 Me r c e r 条件, 就能 对应某一种变换空间中的内积, 也就能作为支持向量机的核函数。 李元诚等 从理论上证明了小波函数满足 Me r c e r 条件 , 可以作 为支持向量基的核函数, 且小波函数近似正交, 预测精度更高。 小波支持
11、向量机是基于小波理论所构造的一种新的支持 向量机模型, 它利用具有良好的局域化性质及时域和频域分辨 能力的小波函数代替传统的核函数, 通过小波的伸缩和平移运 算对函数或信号进行多尺度细化, 提高了预测精度。 小波函数是指具有震荡特性、 能迅速衰减到零的一类函数。 基本小波函数 h ( x ) 按式( 1 ) 生成的函数族 ( ) 卅是连续 小波。 ( ) = h f x - m 1 m R ; 口 E R 一 o ( 1 ) 、 、n 式中: m平 移尺度因子; n 伸缩因子。 对于待分析信号或时间序列f ( x ) , 其连续小波变换为: f( 。 , , ) : f ) f x - m 1
12、 d x ( 2 ) 、 0 式中: 复共轭。 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 表 1 样本数据、 计算结果与误差比较 序 号 影响因素 预测值 预测误差 蜀 乜 小波支持向量机 支持向量机 实测值 小波支持向量机 支持向量机 04 0 0 0 4 0 0 0 1 4 3 O 1 4 3 0 0 9 0 O 1 8 2 0 5 0 0 0 0 9 0 O 1 1 5 0 1 6 7 0 1 0 0 0 3 0 0 0 4 0 0 0 2 20 0 1 43 0 1 0 7 0 0 5 0 0 O 1 7 0 0 0 8 5 O 1 6 7 O 1 5 O 0 4
13、0 O 03 0 0 O 00 8 8 0 1 2 3 00 9 0 04 2 0 0 2 3 0 0 1 0 0 02 31 0 5 0 0 0 2 0 0 0 O 1 0 3 00 9l 0 1 7 O 0 5 0 0 03 0 0 0 1 0 0 0 4 0 0 03 0 0 0 2 0 0 O 1 l 9 0 1 0 0 0 2 3 0 0 2 5 0 0 1 6 7 0 4 9 0 6 0 0 5 2 5 5 7 7 5 5 0 6 8 2 5 2 2 6 0 0 6 1 O 6 0 0 5 8 3 5 3 3 5 9 0 45 9 6 3 0 5 6 0 6 0 0 5 2 2 6
14、 0 0 5 9 0 6 0 0 5 8 3 5 6 3 6 0 0 5 0 5 5 7 0 5 7 0 6 0 0 5 4 0 6 0 0 6 0 0 6 5 0 5 5 8 5 8 3 4 5 0 5 8 0 5 5 0 6 0 0 5 4 4 6 0 0 6 0 0 5 6 3 5 8 3 5 3 3 5 9 0 5 3 3 6 0 0 5 3 3 6 0 0 5 8 3 2 9 4 1 2 3 5 7 1 4 2 7 7 01 3 03 9 5 35 4 6 l 3 5 97l 3 1 2 5 0 4 1 3 2 2 3 1 2 5 O 3 81 6 8 33 3 3 3 33 3 3
15、 3 3 2 2 5 8 2 2 2 22 3 3 2 2 3 3 5 71 4 3 7 7 3 6 2 8 5 71 4 2l 94 2 8 5 71 4 2 9 l 8 3 3 3 3 3 3 1 2 5 O 3 7 7 3 6 2 5 0 00 3 1 2 5 0 3 5 7 1 4 3 7 7 3 6 3 0 3 0 3 4 3 47 8 3 5 7 l 4 4 5 45 5 3 1 2 5 0 3 3 3 3 3 2 5 0 00 2 8 5 71 3 44 8 3 3 7 7 3 6 3 0 3 0 3 4 3 1 O 3 3 3 3 3 3 3 1 25 0 3 3 3 3 3
16、3 3 3 3 3 3 2 2 5 8 3 3 3 3 3 3 7 7 3 6 3 3 3 3 3 3 8 7 6 0 3 3 3 3 3 5 47 5 97 6 99 4 0 3 6 30 5 2 3 6 60 9 2 7 6 7 0 0 7 3 7 5 9 8 4 0 5 60 9 40 8 0 8 0 5 7 6 9 1 1 6 3 7 6 7 O 2 3 6 6 7 3 3 7 6 0 9 7 1 O 6 3 8 6 40 5 7 7 4l 7 7 084 40 6 7 45 l O 7 8 6 4 5 0 5 47 9 5 3 8 02 4 5 3 6 29 9 7 7 7 99 6
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- 关 键 词:
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