一种基于机器学习实现建筑陶瓷坯体小试质量预测的方法

本发明公开了一种基于机器学习实现建筑陶瓷坯体小试质量预测的方法，该方法通过收集小试坯体白度和强度检测数据及其坯体化学成分化验数据，对小试坯体白度和强度进行预测。将收集到的数据进行数据匹配，异常值处理和数据标准化处理。处理后的数据按照4:1划分训练集和测试集，选择随机森林和支持向量回归算法搭建预测模型。训练集用于模型训练，调整超参数，测试集数据用于模型验证。本发明能够准确预测建筑陶瓷小试白度和强度，可以有效降低原料成本和时间成本，从而加速新配方的开发设计，有效提高了分析新配方质量的效率。