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基于参数相关性分析和机器学习算法的高强混凝土徐变预测
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-07-22

    • 基于参数相关性分析和机器学习算法的高强混凝土徐变预测

    • Prediction of high strength concrete creep based on parametric MIC analysis and machine learning algorithm

    • “在混凝土徐变预测领域，专家基于NU-ITI数据库，采用XGBoost模型，为高强混凝土徐变建模提供参考。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第5期 页码：1595-1603
    • 作者机构：

      1.道路与铁道工程安全保障教育部重点实验室，石家庄 050043

      2.石家庄铁道大学 土木工程学院，石家庄 050043

      3.石家庄铁道大学 交通运输学院，石家庄 050043

    • 作者简介：

      梅生启（1990-），男，副教授，博士研究生. 研究方向：服役结构长期性能. E-mail：cshqmei@stdu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(52108161);河北省自然科学基金青年项目(E2021210030);河北省高等学校科学研究项目(BJK2024127)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230814    

      中图分类号： TU17

    • 收稿：2023-08-03，

      纸质出版：2025-05-01

    移动端阅览

  • 梅生启,刘晓东,王兴举等.基于参数相关性分析和机器学习算法的高强混凝土徐变预测[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(05):1595-1603. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230814.

    MEI Sheng-qi,LIU Xiao-dong,WANG Xing-ju,et al.Prediction of high strength concrete creep based on parametric MIC analysis and machine learning algorithm[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(05):1595-1603. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230814.

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