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污水系统中的混凝土腐蚀:使用先进的极限学习机进行预测和敏感性分析( Concrete corrosion in wastewater systems: Prediction and sensitivity analysis using advanced extreme learning machine )
M Zounemat-Kermani M Alizamir ZM Yaseen R Hinkelmann
新的机器学习模型的实现对模拟环境因素引起的混凝土退化有显著的贡献。本研究采用五种机器学习模型,考虑污水系统中硫酸腐蚀因素,模拟混凝土质量损失。该模型包括三种不同类型的极端学习机,包括标准极端学习机、在线序列极端学习机和核极端学习机,以及人工神经网络、分类回归树模型和统计多元线性回归模型。以六种不同类型混凝土的质量损失值作为机器学习模型的目标值。在应用预测模型之前,根据两种情况对输入可变性进行了评估。对于第一个评估,使用所有可用的水泥和混凝土混合物输入变量开发机器学习模型;第二次评估是基于伽玛测试方法进行的,这是一种敏感性分析技术。随后,用三种不同的方法对混凝土腐蚀最有效的参数进行了敏感性分析。所采用的方法获得了乐观可靠的建模结果。在线序贯极限学习机模型在预测不同类型混凝土的混凝土质量损失方面表现出了优于其他研究模型的性能。
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