MATLAB实现基于支持向量回归的混凝土抗压强度预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建SVR模型，通过混凝土配比及龄期数据建立非线性预测系统。系统支持小样本数据的高精度预测与自动参数优化，为建筑材料强度分析提供智能解决方案。

详 情 说 明

基于支持向量回归(SVR)的混凝土抗压强度智能预测系统

项目介绍

本项目旨在开发一套智能预测系统，利用支持向量回归算法（SVR），根据混凝土的原材料配比及龄期等特征数据，建立高精度的抗压强度非线性预测模型。系统专门针对工程实践中常见的小样本数据场景设计，能够有效处理有限的数据量，并通过自动化参数优化和结果可视化，为混凝土强度预测提供可靠的分析工具。

功能特性

• 高精度预测: 采用SVR算法，擅长处理非线性关系，即使在样本数据量有限的情况下，也能实现对抗压强度的精确预测。
• 自动化参数优化: 内置交叉验证超参数优化机制，自动寻找最优的模型参数组合（如核函数类型、惩罚系数C、核函数参数等），无需手动反复调试。
• 全面的结果可视化: 提供多种图形化分析结果，包括预测值与真实值的对比散点图、支持向量分布图以及模型参数优化过程曲线，直观展示模型性能与学习过程。
• 量化性能评估: 系统自动计算并输出关键模型性能评估指标，包括均方根误差（RMSE）和拟合优度（R²），便于用户客观评估模型预测效果。
• 灵活的核函数支持: 支持径向基函数（RBF）核、多项式核等多种核函数，适应不同的数据特征分布。

使用方法

1. 数据准备: 准备输入数据文件。数据应为数值矩阵格式，每一行代表一个混凝土样本，每一列代表一个特征。特征顺序应依次为：水泥含量、粉煤灰含量、矿渣含量、粗骨料含量、细骨料含量、水灰比、养护龄期。同时准备对应的样本抗压强度真实值向量。
2. 运行系统: 执行主程序文件。系统将自动加载数据，进行数据预处理（如必要），并启动模型训练与优化流程。
3. 结果获取: 程序运行完毕后，系统将在命令行窗口输出最终的预测结果和模型性能指标（RMSE、R²）。同时，系统会自动生成并显示可视化图表。
4. 结果分析: 根据输出的指标和图表，分析模型的预测准确度、拟合情况以及参数优化的有效性。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱: Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件集成了本项目的全部核心功能。其主要作用包括：读取并预处理混凝土配比与龄期等特征数据及其对应的抗压强度标签；划分训练集与测试集以进行模型验证；构建支持向量回归预测模型，并利用交叉验证技术对模型的关键超参数进行自动化搜索与优化；使用优化后的最佳模型对测试样本进行强度预测；计算并显示评估模型性能的关键指标；最后，生成预测结果对比、支持向量分布以及参数优化过程等一系列可视化图表，用于结果分析与展示。