基于MATLAB的混凝土抗压强度SVM回归预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机(SVM)回归算法，通过混凝土原料配比数据构建智能预测模型。系统集成数据预处理、特征标准化、模型训练与交叉验证功能，可准确预测混凝土抗压强度，为建筑材料性能分析提供可靠工具。

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

本项目利用支持向量机(SVM)回归算法，构建了一个混凝土抗压强度的智能预测模型。系统通过分析混凝土的原料配比参数，能够准确预测其抗压强度指标。该系统集成了数据预处理、特征标准化、模型训练、交叉验证和性能评估等完整机器学习流程，为建筑工程领域的质量控制和材料配比设计提供了可靠的数据驱动解决方案。

功能特性

• 数据预处理: 自动处理原始混凝土配比数据，确保数据质量
• 特征标准化: 对8个输入特征进行标准化处理，提升模型训练效果
• SVM回归模型: 采用支持向量机回归算法构建预测模型
• 交叉验证优化: 使用交叉验证技术优化模型参数，防止过拟合
• 性能评估: 提供均方误差(MSE)和决定系数(R²)等多个评估指标
• 结果可视化: 生成实际值vs预测值散点图，直观展示预测效果

使用方法

1. 数据准备: 准备包含以下8个特征的混凝土配比数据集：

- 水泥含量(kg/m³) - 高炉矿渣含量(kg/m³) - 粉煤灰含量(kg/m³) - 水含量(kg/m³) - 超塑化剂含量(kg/m³) - 粗骨料含量(kg/m³) - 细骨料含量(kg/m³) - 养护天数(天)

1. 模型训练: 运行主程序，系统将自动完成数据预处理、特征标准化和模型训练

1. 预测应用: 输入新的混凝土配比参数，即可获得抗压强度预测值

1. 结果分析: 查看模型性能评估指标和可视化图表，评估预测准确性

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 足够的内存处理数据集（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理流程、特征标准化处理、支持向量机回归模型的训练与参数优化、模型性能的交叉验证评估、混凝土抗压强度的预测计算，以及预测结果的可视化图表生成。该文件整合了完整的机器学习工作流，为用户提供一站式的预测分析解决方案。