🏗 Как самому предсказать прочность бетона с помощью машинного обучения 🧱
💡 Почему это важно? Обрушение зданий в Гане – серьёзная проблема. С 2000 по 2020 год в 20 инцидентах погибли около 60 человек, а 140 были ранены. Одной из причин считаются низкокачественные строительные материалы, особенно бетон, который часто готовится на стройплощадке, что снижает его качество.
Но что, если предсказывать прочность бетона ещё до его использования?
🔍 Что можно сделать? Испытание прочности на сжатие — ключевой метод оценки качества бетона. Однако он может быть дорогостоящим и требует времени. Вместо этого можно применить машинное обучение для прогнозирования прочности бетона на основе данных о его компонентах (цемент, вода, заполнители и т.д.).
Как это сделать:
1. Сбор данных: Найдите или соберите данные о компонентах бетонной смеси и условиях (температура, влажность и т.д.). Примеры таких данных легко найти в интернете.
2. Подготовка данных: Очистите данные, удалите пропуски и отформатируйте их для модели.
3. Разделение данных: Разделите данные на тренировочную и тестовую выборки.
4. Создание модели регрессии: Используйте любую подходящую библиотеку (например, scikit-learn) для создания регрессионной модели.
5. Оценка модели: Проверьте модель, чтобы её ошибка была меньше 5%. Добейтесь высокой точности предсказания прочности.
🎯 Что вы получите? Предсказание прочности бетона ещё на этапе замешивания смеси поможет избежать лишних расходов и повысить безопасность здания.
Готовы попробовать? Собирайте данные, создавайте свою модель и делитесь результатами в комментариях! Если понадобится помощь, я здесь.
Конструктивный анализ
🏗 Как самому предсказать прочность бетона с помощью машинного обучения 🧱
💡 Почему это важно?
Обрушение зданий в Гане – серьёзная проблема. С 2000 по 2020 год в 20 инцидентах погибли около 60 человек, а 140 были ранены. Одной из причин считаются низкокачественные строительные материалы, особенно бетон, который часто готовится на стройплощадке, что снижает его качество.
Но что, если предсказывать прочность бетона ещё до его использования?
🔍 Что можно сделать?
Испытание прочности на сжатие — ключевой метод оценки качества бетона. Однако он может быть дорогостоящим и требует времени. Вместо этого можно применить машинное обучение для прогнозирования прочности бетона на основе данных о его компонентах (цемент, вода, заполнители и т.д.).
Как это сделать:
1. Сбор данных: Найдите или соберите данные о компонентах бетонной смеси и условиях (температура, влажность и т.д.). Примеры таких данных легко найти в интернете.
2. Подготовка данных: Очистите данные, удалите пропуски и отформатируйте их для модели.
3. Разделение данных: Разделите данные на тренировочную и тестовую выборки.
4. Создание модели регрессии: Используйте любую подходящую библиотеку (например, scikit-learn) для создания регрессионной модели.
5. Оценка модели: Проверьте модель, чтобы её ошибка была меньше 5%. Добейтесь высокой точности предсказания прочности.
🎯 Что вы получите?
Предсказание прочности бетона ещё на этапе замешивания смеси поможет избежать лишних расходов и повысить безопасность здания.
Готовы попробовать? Собирайте данные, создавайте свою модель и делитесь результатами в комментариях! Если понадобится помощь, я здесь.
Ссылка: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2214509522005575
Теги: #строительство #машинноеобучение #прогнозирование #прочность #бетон #безопасность #анализданных #инженерия #стройматериалы #регрессия