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基于机器学习的水泥稳定碎石基层压实质量调节系统 

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申请/专利权人:中化学建设集团有限公司

摘要:本发明公开了基于机器学习的水泥稳定碎石基层压实质量调节系统,用于质量调节领域,包括压实模拟与性能指标生成模块、数据分析与模型建立模块、压实效果评估模块及优化求解与质量调节模块。本发明通过使用实际压实数据作为输入,决策树模型能够提供关于密实度和抗压强度的实时预测,实时预测更加符合现场实际情况,通过计算准确率、精确率、召回率和分类能力值等评价指标,可以具体量化模型的表现,为工程决策提供科学依据。

主权项:1.基于机器学习的水泥稳定碎石基层压实质量调节系统,其特征在于,该水泥稳定碎石基层压实质量调节系统包括:压实模拟与性能指标生成模块、数据分析与模型建立模块、压实效果评估模块及优化求解与质量调节模块;所述压实模拟与性能指标生成模块,用于模拟水泥稳定碎石基层的压实过程,生成在不同环境参数下的性能指标数据;其中,环境参数包括温度、湿度、压实速度和压实深度;所述数据分析与模型建立模块,用于根据性能指标通过数据分析得到压实质量的关键性能参数;并根据关键性能参数建立压实效果预测模型;所述压实效果评估模块,用于获取实际的压实数据,将实际的压实数据代入压实效果预测模型,得到压实效果的密实度和抗压强度,并根据密实度和抗压强度,确定压实效果的调节策略;所述优化求解与质量调节模块,用于根据预先确定的目标函数和约束条件,将压实效果的调节策略输入优化算法进行优化求解,并根据优化求解的结果进行水泥稳定碎石基层压实的质量调节;其具体包括:预先确立反映压实质量中关键性能指标的目标函数,并设定优化过程中遵守的约束条件;搜集实施优化所需的实际操作数据;构建非线性规划模型,并集成目标函数和约束条件,并描述压实过程中的变量和操作限制;通过数值方法求解非线性规划模型,并通过迭代调整压实参数,监控目标函数和约束条件的满足情况,直至达到最优解或满足迭代终止条件;根据最优解进行水泥稳定碎石基层压实的质量调节;从而,通过目标函数和优化算法确保压实过程达到最佳性能指标。

全文数据:

权利要求:

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