《数据挖掘与机器学习》 课件3.1.2 构建建筑工程混凝土抗压强度检测模型.pptx

8南宁职业技术学

院

NCVTNANNINGCOLLEGEFORVOCATIONALTECHNOLOGY

屈

数据挖掘与机器学习

DATAMININGANDMACHINELEARNING

构建建筑工程混凝土抗压强度检测模型

建筑工程混凝土抗压强度检测——线性回归

构建建筑工程混凝土

I任务描述抗压强度检测模型

一元线性回归是一种回归分析方法，可以用于建模、预测等领域。在建筑工程中需要对混凝

土抗压强度进行检测，以保证建筑物的结构安全。

传统的混凝土抗压强度检测方法需要进行大量的试验和实测，费时费力，且存在一定的误差。

并且由于检测模型包含的参数较多，如何从数据中估计众多参数，使得模型更接近实际也是

重难点。

因此，利用机器学习技术构建混凝土抗压强度检测模型，可以提高检测效率和准确性，节省

人力和物力，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国。为助力中国“基建狂魔”继

续享誉于全世界而添砖加瓦。

构建建筑工程混凝土抗压

|任务要求强度检测模型

使用sklearn库建立一元线性回归模型。

利用Matplotlib库实现结果的可视化。

Part2任务实施

·读取混凝土成分数据

·对自变量和因变量进行可视化

·构建一元线性回归模型检测

·对混凝土抗压强度进行预测

·对检测结果进行可视化

·构造一元线性回归方程

构建建筑工程混凝土

查看混凝土成分数据抗压强度检测模型

混凝土是一种高强度的材料，可以承受很大的荷载和压力，使得建筑具有更

好的耐久性和稳定性。

某实验室提供了混凝土样本的8个属性特征数据集。

构建建筑工程混凝土

查看混凝土成分数据抗压强度检测模型

水泥含量矿渣含量石灰含量水含量超塑化剂含粗骨料含量细骨料含量达到特定抗压强混凝土抗压强

(kg/m3)(kg/m3)(kg/m3)(kg/m3)量(kg/m3)(kg/m3)(kg/m3)度所需天数度(MPa)

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