基于LightGBM算法的高性能混凝土抗压强度预测研究  

Research on high performance concrete compressive strength prediction based on LightGBM algorithm

作　　者：郭云杰 刘俊乐 孙虎 赵永发 刘延钊 GUO Yun-jie;LIU Jun-le;SUN Hu;ZHAO Yong-fa;LIU Yan-zhao

机构地区：[1]中交三公局第一工程有限公司,北京100012

出　　处：《建筑机械》2025年第3期168-173,共6页Construction Machinery

摘　　要：文章旨在建立1种基于LightGBM算法的高性能混凝土抗压强度预测模型,并对数据库中所含参数特性进行展示与分析。在建立机器学习模型之前,对数据进行了仔细的处理和分析,Pearson相关系数矩阵表明各特征影响因素和抗压强度之间存在较复杂的非线性关系。然后使用贝叶斯优化算法寻找最优超参数组合,不断探索和利用参数空间,找到了模型最优的超参数组合,从而提高了模型的预测精度和性能表现。通过对比模型优化前后性能差异,证明使用文章所介绍的超参数优化方法可确定模型最优超参数组合,并且优化后的LightGBM模型与其它常用机器学习算法对比可以证明LightGBM模型的优越性。另外,文章还采用特征重要性分析方法,得出了对高性能混凝土抗压强度影响较大的因素,并且这些响应因素重要程度与实际工程中的经验吻合,可以为混凝土材料的生产和施工提供指导。

关 键 词：抗压强度 高性能混凝土 LightGBM 机器学习 贝叶斯优化 

分 类 号：TU528[建筑科学—建筑技术科学]