MATLAB实现的SVR混凝土抗压强度预测仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台集成libsvm工具包，开发了一套完整的支持向量回归仿真系统。系统涵盖数据预处理、模型训练、超参数优化及预测评估全流程，专用于混凝土抗压强度的精准预测与仿真分析。

详 情 说 明

基于SVR回归模型的混凝土抗压强度预测仿真系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的混凝土抗压强度预测仿真系统。系统利用支持向量回归（SVR）算法，结合libsvm软件包，构建了一个完整的机器学习工作流程，专门用于预测混凝土材料的抗压强度。通过输入混凝土的配比参数，系统能够准确预测其抗压强度性能，为建筑工程领域的材料性能评估提供科学、可靠的数据支持。

功能特性

• 完整的数据预处理：采用数据标准化技术，确保输入数据的质量和一致性
• 灵活的模型训练：支持多种核函数选择，可根据需求定制SVR模型
• 智能参数优化：内置交叉验证参数优化功能，自动寻找最优模型参数
• 全面的性能评估：提供RMSE、MAE、R²等多种评估指标
• 直观的结果可视化：生成实际值vs预测值的散点图，直观展示预测效果

使用方法

数据准备

准备输入数据，包括：

• 混凝土配比参数矩阵（n×7维），包含水泥含量、高炉矿渣含量、粉煤灰含量、水含量、超塑化剂含量、粗骨料含量、细骨料含量
• 对应的抗压强度标签向量（n×1维）

参数设置

设置模型参数：

• 核函数类型（线性核、多项式核、RBF核等）
• 惩罚参数C
• 核参数γ等

运行系统

执行主程序文件，系统将自动完成以下流程：

1. 数据预处理和标准化
2. SVR模型训练
3. 参数优化与模型调参
4. 抗压强度预测
5. 性能评估与结果可视化

结果输出

系统输出包括：

• 训练完成的SVR回归模型
• 预测的抗压强度值（MPa）
• 模型性能评估指标（RMSE、MAE、R²）
• 预测结果可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a或更高版本
• 必要工具包：libsvm软件包

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，实现了从数据加载、预处理到模型训练、预测评估的完整流程。具体包括数据标准化处理、支持向量回归模型的构建与训练、基于交叉验证的参数优化、混凝土抗压强度的预测计算，以及模型性能的定量评估和预测结果的可视化展示。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保预测流程的顺畅执行。