【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑材料设计，具体涉及一种再生骨料种植混凝土的 ai 设计方法。
技术介绍
1、随着环保意识的增强和资源回收利用的需求，再生骨料在混凝土中的应用越来越广泛。然而，再生骨料的特性复杂多变，使得传统的设计方法难以准确优化再生骨料种植混凝土的配合比，以满足特定的性能要求和种植需求。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种基于人工智能（ai）的再生骨料种植混凝土设计方法，以提高设计效率和准确性。
2、本专利技术的再生骨料种植混凝土的 ai 设计方法，包括以下步骤：
3、步骤 1：数据收集
4、收集大量的再生骨料种植混凝土的实验数据，包括再生骨料的来源、特性（如粒径分布、吸水率、压碎值等）、水泥种类和用量、掺和料的种类和用量、水胶比、外加剂种类和用量、混凝土的性能指标（如抗压强度、抗拉强度、孔隙率、保水性等）以及植物生长相关的参数（如植物成活率、生长速度等）。
5、步骤 2：数据预处理
6、对收集到的数据进行清洗和预处理，去除异常值和缺失值，将数据进行标准化或归一化处理，以便于后续的模型训练。
7、步骤 3：特征工程
8、从预处理后的数据中提取有意义的特征，例如骨料特性的组合特征、材料成分之间的比例特征等。
9、步骤 4：选择合适的 ai 模型
10、根据问题的复杂性和数据特点，选择合适的 ai 模型，如神经网络（如多层感知机、卷积神经网络等）、决策树、随机森林、支持向
11、步骤 5：模型训练
12、使用预处理后的数据对选择的 ai 模型进行训练，通过调整模型的参数，如神经元数量、层数、学习率等，以最小化损失函数，提高模型的预测准确性。
13、步骤 6：模型评估
14、使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、均方误差等指标，以评估模型的性能。
15、步骤 7：优化与调整
16、如果模型性能不满足要求，分析原因，调整模型结构、特征选择或增加训练数据，进行进一步的优化。
17、步骤 8：实际应用
18、将训练好的模型应用于新的再生骨料种植混凝土的设计任务中，输入所需的设计要求和材料特性，模型输出预测的配合比和可能的性能结果。
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1. 一种再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，包括以下步骤：数据收集、数据预处理、特征工程、选择合适的 AI 模型、模型训练、模型评估、优化与调整以及实际应用。
2. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，所述数据收集包括收集再生骨料的来源、特性、水泥和掺和料的种类和用量、水胶比、外加剂种类和用量、混凝土的性能指标以及植物生长相关的参数。
3. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，所述数据预处理包括清洗和预处理数据，去除异常值和缺失值，并将数据进行标准化或归一化处理。
4. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，所述特征工程包括从预处理后的数据中提取有意义的特征。
5. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，所述选择合适的 AI 模型包括根据问题的复杂性和数据特点选择神经网络、决策树、随机森林、支持向量机等模型或使用集成学习方法。
6. 根据权利要求 1 所述的再
7. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，所述模型评估包括使用测试集数据对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、均方误差等指标。
8. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 AI 设计方法，其特征在于，所述优化与调整包括在模型性能不满足要求时，分析原因并调整模型结构、特征选择或增加训练数据。
...【技术特征摘要】
1. 一种再生骨料种植混凝土的 ai 设计方法，其特征在于，包括以下步骤：数据收集、数据预处理、特征工程、选择合适的 ai 模型、模型训练、模型评估、优化与调整以及实际应用。
2. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 ai 设计方法，其特征在于，所述数据收集包括收集再生骨料的来源、特性、水泥和掺和料的种类和用量、水胶比、外加剂种类和用量、混凝土的性能指标以及植物生长相关的参数。
3. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 ai 设计方法，其特征在于，所述数据预处理包括清洗和预处理数据，去除异常值和缺失值，并将数据进行标准化或归一化处理。
4. 根据权利要求 1 所述的再生骨料种植混凝土的 ai 设计方法，其特征在于，所述特征工程包括从预处理后的数据中提取有意义的特征。
5. 根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：申宝泉，许雯，梁洪戬，孟致远，赵兴宇，
申请(专利权)人：衢州学院，
类型：发明
国别省市：
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