Data-Driven Strength Prediction of Recycled Aggregate Concrete: Insights from Boosting-Based Machine Learning Models
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of the compressive strength (CS) of recycled aggregate concrete (RAC) is crucial for optimizing mix design and ensuring structural integrity.This study compares the predictive performance of six tree-based and ensemble learning models-Decision Tree, Random Forest, Adaptive Boosting, Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, and Extreme Gradient Boosting-using a dataset comprising RAC compositions and testing age.The models are evaluated based on predicted versus actual CS values, residual distributions, and statistical performance metrics, including the coefficient of determination (R²) and root mean squared error (RMSE).The results indicate that boosting-based models, particularly Extreme Gradient Boosting and Light Gradient Boosting Machine, achieve the highest predictive accuracy, with R² values of 0.94 and the lowest RMSE scores, demonstrating their effectiveness to capture complex nonlinear relationships.In contrast, Decision Tree and Adaptive Boosting exhibit greater variance and lower reliability, primarily due to their sensitivity to data partitioning and noise.These findings underscore the effectiveness of ensemble learning techniques in predicting RAC properties and highlight the potential for further improvements through hybrid modeling approaches and hyperparameter optimization.This study contributes to advancing sustainable construction practices by enhancing the accuracy and reliability of machine learning-based predictive models for recycled concrete applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».