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基于RF算法的橡胶沥青性能时程回归模型

         

摘要

为了加强橡胶沥青在应用过程中的质量控制,首先建立橡胶沥青针入度、软化点、延度、蠕变恢复率、应变恢复率相对差异和低温劲度模量等评价指标样本集,通过可视化统计方法分析橡胶沥青性能时程的变化规律,并基于随机森林(random forest,RF)算法建立橡胶沥青性能时程归类决策模型。结果表明:随着储存时程的延长,橡胶沥青的性能一直处于循环变化阶段,当储存时程大于4 h时,其性能平均降低幅度达79%,且性能时程分布分割现象显著;采用RF算法预测的橡胶沥青性能时程回归值与真实值的拟合准确度达90%以上,相关系数为0.9962,模型平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为0.0867 h,均方误差(mean square error,MSE)为0.0168 h2。RF模型的预测回归效果理想,可快速评价施工过程中橡胶沥青性能时程变化,为橡胶沥青的质量控制提供决策。

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