一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法

摘要

本发明涉及钢筋混凝土、机器学习技术、大数据技术领域，具体而言，涉及一种基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法。基于支持向量机的钢筋锈蚀参数预测方法，其包括如下步骤：步骤一：制作锈蚀钢筋的试件；步骤二：对试件进行3D扫描，生成3D图像模型；步骤三：根据3D图像模型，计算试件的截面的特定特征参数，以及与截面的特定特征参数所对应的钢筋锈蚀率；步骤四：设定截面的特定特征参数以及与之对应的钢筋锈蚀率，作为一组基础数据，将多组基础数据输入支持向量机中进行学习训练，得到预测模型，用于预测待测钢筋的锈蚀率。本发明只需要知道锈蚀钢筋的特定特征参数，即可实现对钢筋锈蚀率的预测，且准确度高，使用方便。