[发明专利]一种水泥28天抗压强度的快速预测方法

说明书

本发明属于计算智能领域，具体的说，是一种水泥28天抗压强度的快速预测方法，该方法从水泥构成成分信息出发，并同时考量了石灰饱和系数对结果的影响，利用水泥3天抗压强度对水泥28天抗压强度进行修正；构建了BP神经网络与GM(1，N)子预测模块，利用IMODE算法进行模块权重优化，以强化模型的泛化性能；不依赖荷兰权重成熟度对生产环境的要求，考虑到不同生产厂家自身的独特的生产条件与加工差异，从而自适应地修正预测偏差。本发明可在水泥生产过程中提供指导作用，并有效提升水泥28天抗压强度的预测精度、帮助缩短检测周期。

技术领域

本发明属于计算智能领域，具体的说，是一种水泥28天抗压强度的快速预测方法，该方法基于GM(1，N)优化BP神经网络。

背景技术

水泥抗压强度是水泥质量的重要评价指标之一，但由于胶砂抗压强度检测周期需要28天才能完成，较长的检测周期对水泥的生产造成了恶性影响。为了加快工期、提升效率，已有许多工程技术人员对水泥的抗压强度的方法进行了大量的研究。

目前，已存在许多水泥抗压强度的预测方法，例如，刑锋等设计了一种24小时快速预测水泥抗压强度方法，在55℃湿热养护的前48小时内测试不同龄期的抗压强度，并利用所建立的权重成熟度和强度的关系式来预测水泥的28日抗压强度(邢锋，罗启灵，韩宁旭.一种水泥28天胶砂抗压强度快速预测方法[P].广东省：CN101929930B，2012-09-05.)，后又在55℃湿热养护的前9h、24h龄期时测试抗压强度，并利用所建立的权重成熟度和强度的关系式来预测水泥的28日抗压强度，从而在保证预测精度的基础上，将预测周期从48小时缩短到24小时(刑锋，罗启灵，王卫仑，韩宁旭，龙武剑.一种24小时快速预测水泥抗压强度方法[P].广东：CN103674705A，2014-03-26.)。然而，前述两种方法都依赖于荷兰权重成熟度，又称C值成熟度，需要参考国外水泥权重系数C值的取值来简化强度检测过程，但不能考虑到不同生产厂家自身的独特的生产条件与加工差异，无法在应用过程中自适应地修正标准预测值与真实值的偏差。

为了使得预测方法能够对具体的水泥生产厂商的已有数据进行机器学习，从而提升预测精度，吴贤国等将随机森林方法水泥抗疫强度的预测中来(吴贤国，刘鹏程，陈虹宇，等.基于随机森林的高性能混凝土抗压强度预测[J].混凝土，2022(1):17-20.)，张大鹏等则选用了多变量回归方程的方法(张大鹏，王军龙，陶涛，等.多变量回归方程在水泥28d抗压强度预测的应用[J].水泥技术，2021(3):63-68.)，马清秀则选用了支持向量机方法(马清秀.基于支持向量机的水泥抗压强度预测[J].公路与汽运，2009(3):93-96.)，王继宗等则选用了BP神经网络方法(王继宗，倪宏光.基于BP神经网络的水泥抗压强度预测研究[J].硅酸盐学报，1999(4):26-32.)，这些方法为水泥抗压强度预测的精度提升做出了有益探索，且具体水泥生产厂商的应用过程中，随着使用次数的增加，所存储的水泥样本数据也越多，每当预测一种新水泥样本的抗压强度时，可用最新数据构建模型实例进行预测，从而自适应地修正标准预测值与真实值的偏差。然而，单一简单模型的泛化性能与预测精度仍具有一定提升空间。IMODE算法是一种基于标准差分进化模型的改进多算法差分进化算法，具有优秀的泛化性能(Sallam KM，ElsayedSM，ChakraborttyRK，etal.Improvedmulti-operatordifferential evolutionalgorithmforsolvingunconstrainedproblems[C]//2020IEEECongresson EvolutionaryComputation(CEC).IEEE，2020:1-8.)，将其应用于子模型的权重优化过程中来，有助于提升预测方法的泛化性能。

综上所述，28天水泥抗压强度的快速检测有助于提升水泥生产厂商的生产效率，为了适应各厂商的生产条件差异，有必要使用机器学习方法进行28天水泥抗压强度预测。28天水泥抗压强度的预测精度对于施工安全具有重要影响，需要进一步提升预测方法的泛化性能与预测精度。