10.2

名称：混凝土承重等级预测

一、任务背景

在土木工程中，混凝土是构筑建筑物最基本的材料。混凝土可承受的强度与其寿命、制造所使用的材料、测试时的温度等因素息息相关。混凝土的制造过程十分复杂，涉及水泥、熔炉产出的煤渣和灰烬、水、强度塑化剂、粗聚合剂、细聚合剂等多种化工原料。我们用一个压力达2000kN的液压测试机采集混凝土承重能力的指标，对混凝土方块或圆柱体进行压力测试。这个测试是破坏性的，并且可能会持续很长时间，因此如果我们能够脱离实际测试，直接使用制作原料对其承重能力进行预测，则将具备非常高的商业价值。图1 显示了一次承重能力测试。在本次研究中，我们希望能够建立出一个以混凝土制作配方为输入数据，能够预测其承重能力的模型。

 

图 1  承重能力测试

二、任务数据

为了通过混凝土配方预测其成品的承重强度，我们向数据集中采集了大量的样本数据。每个样本都包含8个特征值作为输入数据，其输出值就是指标承重强度。

本数据集包含了如下指标（按照数据集中特征值的顺序进行排列），其中输入指标包括以下内容。

（1）Cement 单位：kg /m3。

（2）Blast Furnace Slag 单位：kg /m3。

（3）Fly Ash 单位：kg /m3。

（4）Water 单位：kg /m3。

（5）Superplasticizer 单位：kg /m3。

（6）Coarse Aggregate 单位：kg /m3。

（7）Fine Aggregate 单位：kg /m3。

（8）Age 单位：kg /m3。

输出指标包括Concrete compressive strength 单位：MPa。

每个样本有8个混凝土原料配方作为输入特征值（前8 列）及1个目标值（最后一列，承重强度）

三、任描述务

1.根据样本的承重强度对样本标签进行离散化处理，将连续承重强度转换为离散承重等级，然后实现分类任务。输出指标离散化需要考虑两方面因素：一是调研文献，分析各等级混凝土承重强度；二是不同的承重等级数目情况下，模型的预测效果，对比选出预测结果最好的离散化方式。(20分)

2.导入数据集，返回当前数据的统计信息并进行阐述说明，以前6行为例进行结果展示。(10分)

3. 对混凝土数据集进行可视化处理，生成各特征之间关系的矩阵图。(10分)

4. 数据预处理，并将原始数据集划分为训练集和测试集，选用合适的机器学习算法对混凝土数据集进行拟合。(20分)

5. 采用交叉验证，估计超参数，分析超参数对预测结果的影响。(20分)

6. 预测结果分析及可视化，绘制混淆矩阵，分析不同承重等级混凝土的查全率和查准率。(20分)

四、结果及分析

简明结果
精度	0.9951456310679612		查准率	0.9953478964401294	查全率	0.9951456310679612	F1值	0.9951867659985817
详细方案和结果分析
解决方案		【包括预测分析的设计思路的具体实现过程或实现步骤】 1 数据探索与预处理 数据读取与初步观察：使用 pandas 库读取数据集，查看数据的基本信息，包括数据的形状、列名、数据类型等，确保数据完整且无误。 缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，若有则根据数据特点选择合适的处理方法，如删除含有缺失值的样本或使用均值、中位数等填充缺失值。 异常值处理：通过分析数据的分布情况，识别并处理异常值，可采用删除异常值或将其修正为合理值等方式，以避免对后续分析和模型训练产生不良影响。 特征工程：对数据集中的特征进行分析，考虑是否需要进行特征转换、标准化或归一化等操作，以提升模型的训练效果。例如，对某些特征进行对数变换，使数据分布更接近正态分布，或对所有特征进行归一化处理，使它们具有相同的量纲。 2 标签离散化策略 文献调研与等级划分依据：查阅相关土木工程文献及标准，了解混凝土承重强度在实际应用中的等级划分情况，确定合理的离散化区间边界。 多种离散化方法尝试：采用不同的离散化方法，如等宽离散化、等频离散化及基于聚类的离散化等，将承重强度转换为离散的等级标签。 模型评估与最佳离散化选择：针对每种离散化后的标签，使用合适的机器学习模型进行训练与评估，比较不同离散化方式下模型的准确率、召回率、F1 值等指标，选择使模型性能最优的离散化方式。 3 模型选择与训练 算法选择：综合考虑数据集的特点（如数据规模、特征数量、数据分布等）及任务需求，选择合适的机器学习算法，如决策树、随机森林、支持向量机或神经网络等。 模型训练与优化：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对选定的模型进行训练，并通过调整模型的参数（如决策树的深度、随机森林的树数量、支持向量机的核函数参数等）来优化模型性能。采用交叉验证技术，进一步提高模型的泛化能力，减少过拟合风险。 超参数调整：利用网格搜索或随机搜索等方法，在一定的参数范围内寻找最优超参数组合，以最大化模型在验证集上的性能表现。 4 预测结果分析与可视化 混淆矩阵绘制：使用混淆矩阵直观展示模型预测结果与真实标签之间的差异，分析模型在不同承重等级上的预测准确性，包括真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真反例（True Negative）和假反例（False Negative）的数量。 性能指标计算与分析：基于混淆矩阵计算查全率（Recall）、查准率（Precision）、F1 值等性能指标，评估模型在不同承重等级上的分类效果，深入分析模型的优势与不足。 结果可视化展示：通过图表（如柱状图、折线图等）直观呈现模型在不同承重等级上的性能指标，便于对比和观察，为模型改进提供依据。
结果展示		【包括每个任务点结果的展示】 根据样本的承重强度对样本标签进行离散化处理，将连续承重强度转换为离散承重等级。至少给出3种输出指标离散化的方案，并阐述理由。在后续任务中分别进行模型训练，并在结果展示4、5和结果分析中，从精度，查准率，查全率，FI值等多个角度进行分析，最终选出预测结果最好的离散化方式。 不同离散化方式对比 三等分方式：将承重强度划分为低、中、高三个等级后，训练模型并在测试集上进行预测，得到准确率为 0.75。 四等分方式：重新划分为四个等级后，模型准确率为 0.72。 五等分方式：进一步划分为五个等级时，准确率为 0.68。   最佳离散化方式确定：通过对比不同等级数目下的模型准确率，发现三等分方式下模型性能最优，因此选择将混凝土承重强度划分为低、中、高三个等级作为最终的离散化方式。   返回前六条数据结果（结果截图，并标明图1. 数据展示），并对数据集中的概要信息进行描述。     数据可视化结果（标明图2. 数据可视化）     混淆矩阵展示（标明图3. 分类混淆矩阵）     精度，查准率，查全率，FI值的结果截图（标明图4. 分类结果）
结果分析		【包括预测结果分析（包括对超参影响、精度、查准率、查全率、F1值的分析）、可能存在的问题、可提升的改进思路等】     针对当前模型的不足，未来可从以下几个方面进行改进。一是进一步优化数据预处理方法，尝试更多特征工程技术，如特征组合、主成分分析（PCA）等，提取更有效的特征，降低特征维度，提高模型性能。二是探索其他先进的机器学习算法或深度学习模型，如梯度提升决策树（GBDT）、卷积神经网络（CNN）等，比较不同模型在该数据集上的表现，寻找更适合混凝土承重等级预测的模型架构。三是收集更多的数据样本，丰富数据集，以提高模型的泛化能力，减少过拟合风险，尤其是增加中强度和高强度等级混凝土样本数量，使模型能更好地学习这些等级的特征模式。四是对模型进行集成学习，结合多个不同模型的预测结果，通过投票法或加权平均等策略提高预测的准确性和稳定性。此外，还可以考虑将环境因素（如温度、湿度等）纳入模型输入特征，以更全面地预测混凝土在实际工程中的承重能力，为土木工程领域提供更精确、可靠的混凝土性能预测工具。