基于Stacking模型融合下的HPC抗压强度预测
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摘 要：为了实现高性能混凝土（HPC）抗压强度快速、准确地预测，基于58组HPC配合比数据，选取9个可解释特征作为模型输入变量，采用 Stacking 集成学习模型对HPC抗压强度进行预测，并与其他4种单一模型进行对比。结果表明：相较于传统的基模型，Stacking 集成学习模型的误差值最小，相关系数最大，对HPC抗压强度预测的MAPE、MAE、RMSE、R2分别为11.40%、3.72、5.04、0.91，该模型对HPC抗压强度的预测具有更高的准确性。（剩余8819字）