混凝土抗压强度的可解释深度学习预测模型

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2024.05.017

摘要/Abstract

摘要：

为快速、准确地预测混凝土抗压强度，采用深度学习技术建立预测模型，使用贝叶斯优化算法进行模型自动优化调节，并结合SHapley Additive exPlanations（SHAP）可解释性方法对预测结果进行分析，以克服预测模型的“黑盒子”问题.利用深度学习模型挖掘各输入特征参数与抗压强度之间潜在的规律；通过可视化输入特征参数的SHAP值分析参数对抗压强度预测结果的重要性及影响规律.结果表明，所建深度学习模型相比其他传统模型具有更好的性能；SHAP分析结果与试验结果一致，该模型较好地反映了各特征参数之间复杂的非线性关系，可为混凝土材料的工程设计提供依据和参考.

关键词: 混凝土, 抗压强度, 深度学习, SHAP方法, 可解释性

Abstract:

To quickly and accurately predict the compressive strength of concrete， a prediction model is established using deep learning technology. The model is automatically optimized and adjusted using the Bayesian optimization algorithm， and the prediction results are analyzed by combining with the SHapley Additive exPlanations （SHAP） interpretable method， which overcomes the problem of the “black box” of the prediction model. The deep learning model is used to mine the potential law between each input feature parameter and compressive strength， the importance of the parameters on the compressive strength prediction results and the influence law is analyzed by visualizing the SHAP values of the input feature parameters. The results show that the constructed deep learning model outforms other traditional models. The SHAP analysis results are consistent with the experimental results， and the model better reflects the complex nonlinear relationship among the characteristic parameters， which can provide the basis and reference for the engineering design of concrete materials.

Key words: concrete, compressive strength, deep learning, SHAP method, interpretation

中图分类号:

TU 528

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图/表 9

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特征参数	最大值	最小值	平均值	标准差
水泥用量/（kg·m^-3）	592	45	277.92	112.21
水的用量/（kg·m^-3）	295	84	173.09	44.60
粗细骨料比	3	1.05	1.66	0.43
骨料最大粒径/mm	80	10	15	24
高炉矿渣替代率/%	80	0	18	24
粉煤灰替代率/%	90	0	8	16
硅灰替代率/%	20	0	2.5	5.5
水胶比	1.57	0.17	0.47	0.17
骨胶比	14.35	1.67	5.23	2.53
截面边长/mm	300	100	133	41
减水剂用量/（kg·m^-3）	28.5	0	4.39	5.46
龄期/d	500	1	79	117
抗压强度/MPa	112	1.76	48.1	23.6

特征参数	最大值	最小值	平均值	标准差
水泥用量/（kg·m^-3）	592	45	277.92	112.21
水的用量/（kg·m^-3）	295	84	173.09	44.60
粗细骨料比	3	1.05	1.66	0.43
骨料最大粒径/mm	80	10	15	24
高炉矿渣替代率/%	80	0	18	24
粉煤灰替代率/%	90	0	8	16
硅灰替代率/%	20	0	2.5	5.5
水胶比	1.57	0.17	0.47	0.17
骨胶比	14.35	1.67	5.23	2.53
截面边长/mm	300	100	133	41
减水剂用量/（kg·m^-3）	28.5	0	4.39	5.46
龄期/d	500	1	79	117
抗压强度/MPa	112	1.76	48.1	23.6

超参数	描述	最终取值	取值范围
隐藏层数	除输入层和输出层以外的其他各层	6	1~10
神经元个数	每层的节点数	12,116,72,40,16,1	1~200
激活函数	向神经网络中引入非线性因素	ReLU	ReLU，Tanh，LReLU
优化器	帮助模型确定如何更新权重能最大程度地降低损失函数	Adam	SGD，Adam，RMSProp
学习率	决定每步权重更新对当前权重的改变程度	0.001	1,0.01,0.001,0.0001
正则化	改善模型泛化能力	Dropout	L1，L2，Dropout
epochs	模型训练迭代次数	1500	—
batch_size	单次传递给模型用以训练的数据量	16	1~50

超参数	描述	最终取值	取值范围
隐藏层数	除输入层和输出层以外的其他各层	6	1~10
神经元个数	每层的节点数	12,116,72,40,16,1	1~200
激活函数	向神经网络中引入非线性因素	ReLU	ReLU，Tanh，LReLU
优化器	帮助模型确定如何更新权重能最大程度地降低损失函数	Adam	SGD，Adam，RMSProp
学习率	决定每步权重更新对当前权重的改变程度	0.001	1,0.01,0.001,0.0001
正则化	改善模型泛化能力	Dropout	L1，L2，Dropout
epochs	模型训练迭代次数	1500	—
batch_size	单次传递给模型用以训练的数据量	16	1~50

模型	训练集				测试集
模型	R²	MAPE/%	RMSE/MPa	MAE/MPa	R²	MAPE/%	RMSE/MPa	MAE/MPa
DNN	0.997 2	2.34	1.23	0.86	0.983 2	4.66	3.03	2.19
XGBoost	0.992 4	4.01	2.05	1.39	0.964 5	6.95	4.41	3.12
RF	0.965 0	7.28	4.42	3.15	0.938 1	8.62	5.82	4.28
BP	0.947 8	8.67	5.35	3.95	0.928 9	9.35	6.01	5.73