基于MATLAB的混凝土抗压强度SVM回归预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现支持向量机回归算法，构建混凝土抗压强度智能预测模型。系统集成数据预处理、特征工程与参数优化功能，通过分析配比参数与养护条件实现高精度强度预测，适用于建筑材料性能分析与工程应用。

详 情 说 明

基于支持向量机回归的混凝土抗压强度智能预测系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机（SVM）回归算法的混凝土抗压强度智能预测系统。系统通过分析混凝土的原材料配比参数与养护条件等关键特征，建立高精度的抗压强度回归预测模型。特别针对小样本数据条件（通常50-200个样本）进行了优化，具备完整的数据预处理、特征工程、模型训练、参数优化和预测评估功能模块，为混凝土材料设计与质量控制提供可靠的数据支持。

功能特性

• 高精度预测模型：采用支持向量机回归（SVR）算法，结合核函数技术（线性核/高斯核），实现小样本条件下的高精度强度预测
• 智能参数优化：集成交叉验证与网格搜索技术，自动优化模型超参数，提升预测性能
• 全面特征分析：支持水泥含量、粉煤灰含量、矿渣含量、粗细骨料含量、水灰比、超塑化剂含量、养护天数与温度等多维度特征输入
• 可视化分析：提供支持向量分布可视化、预测结果对比分析等直观的图形化展示
• 专业评估报告：输出均方误差（MSE）、决定系数（R²）、平均绝对误差（MAE）等多项模型性能评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备包含混凝土配比参数和养护条件的CSV格式数据集，确保数据包含所有必需的特征列
2. 模型训练：运行主程序，系统将自动进行数据预处理、特征工程和模型训练
3. 参数调优：系统自动执行网格搜索优化SVR模型参数，用户也可手动调整搜索范围
4. 预测评估：输入新的混凝土配比参数，获取抗压强度预测值及置信区间，查看模型性能评估报告
5. 结果分析：查看支持向量分布图和预测结果对比分析报告，评估模型可靠性和预测精度

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS
• 软件环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox，Optimization Toolbox
• 硬件建议：至少4GB内存，推荐8GB以上以获得更好的计算性能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据加载与清洗、特征标准化处理、支持向量机回归模型的构建与训练、基于交叉验证的网格搜索参数优化、模型性能的全面评估与可视化展示，以及对新样本混凝土抗压强度的预测计算与结果输出。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块有序执行，确保从数据输入到预测输出的完整处理链条。