混凝土抗压强度数据集，用于工程建造

Data Set Information: Number of instances 1030 Number of Attributes 9 Attribute breakdown 8 quantitative input variables, and 1 quantitative output variable Missing Attribute Values None Attribute Information: Given are the variable name, variable type, the measurement unit and a brief description. The concrete compressive strength is the regression problem. The order of this listing corresponds to the order of numerals along the rows of the database. Name -- Data Type -- Measurement -- Description Cement (component 1) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Blast Furnace Slag (component 2) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Fly Ash (component 3) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Water (component 4) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Superplasticizer (component 5) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Coarse Aggregate (component 6) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Fine Aggregate (component 7) -- quantitative -- kg in a m3 mixture -- Input Variable Age -- quantitative -- Day (1~365) -- Input Variable Concrete compressive strength -- quantitative -- MPa -- Output Variable Relevant Papers: Main 1. I-Cheng Yeh, "Modeling of strength of high performance concrete using artificial neural networks," Cement and Concrete Research, Vol. 28, No. 12, pp. 1797-1808 (1998). Others 2. I-Cheng Yeh, "Modeling Concrete Strength with Augment-Neuron Networks," J. of Materials in Civil Engineering, ASCE, Vol. 10, No. 4, pp. 263-268 (1998). 3. I-Cheng Yeh, "Design of High Performance Concrete Mixture Using Neural Networks," J. of Computing in Civil Engineering, ASCE, Vol. 13, No. 1, pp. 36-42 (1999). 4. I-Cheng Yeh, "Prediction of Strength of Fly Ash and Slag Concrete By The Use of Artificial Neural Networks," Journal of the Chinese Institute of Civil and Hydraulic Engineering, Vol. 15, No. 4, pp. 659-663 (2003). 5. I-Cheng Yeh, "A mix Proportioning Methodology for Fly Ash and Slag Concrete Using Artificial Neural Networks," Chung Hua Journal of Science and Engineering, Vol. 1, No. 1, pp. 77-84 (2003). 6. Yeh, I-Cheng, "Analysis of strength of concrete using design of experiments and neural networks," Journal of Materials in Civil Engineering, ASCE, Vol.18, No.4, pp.597-604 (2006). Citation Request: NOTE: Reuse of this database is unlimited with retention of copyright notice for Prof. I-Cheng Yeh and the following published paper: I-Cheng Yeh, "Modeling of strength of high performance concrete using artificial neural networks," Cement and Concrete Research, Vol. 28, No. 12, pp. 1797-1808 (1998). Original Owner and Donor Prof. I-Cheng Yeh Department of Information Management Chung-Hua University, Hsin Chu, Taiwan 30067, R.O.C. e-mail:icyeh '@' chu.edu.tw TEL:[phone] Date Donated: August 3, 2007

数据集信息：样本量为1030，属性总数为9。属性构成：8个定量输入变量与1个定量输出变量，无缺失属性值。
属性信息：以下为变量名称、变量类型、测量单位及简要描述。本数据集对应混凝土抗压强度回归预测任务，列表顺序与数据库各行数据的数字编号顺序一致。
名称 -- 数据类型 -- 测量单位 -- 描述
水泥（组分1） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
高炉矿渣（组分2） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
粉煤灰（组分3） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
水（组分4） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
高效减水剂 (Superplasticizer)（组分5） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
粗骨料（组分6） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
细骨料（组分7） -- 定量 -- 每立方米混合料中的千克数 -- 输入变量
养护龄期（Age） -- 定量 -- 天（1~365） -- 输入变量
混凝土抗压强度 -- 定量 -- 兆帕（MPa） -- 输出变量
相关文献：
主要文献
1. 叶义成（I-Cheng Yeh），“高性能混凝土强度的人工神经网络建模”，《水泥与混凝土研究》，第28卷第12期，第1797-1808页（1998年）。
其他文献
2. 叶义成，“基于增广神经元网络的混凝土强度建模”，《美国土木工程师学会土木工程材料学报》（J. of Materials in Civil Engineering, ASCE），第10卷第4期，第263-268页（1998年）。
3. 叶义成，“基于神经网络的高性能混凝土配合比设计”，《美国土木工程师学会土木工程计算期刊》（J. of Computing in Civil Engineering, ASCE），第13卷第1期，第36-42页（1999年）。
4. 叶义成，“利用人工神经网络预测粉煤灰与矿渣混凝土的强度”，《中国土木与水利工程学会期刊》（Journal of the Chinese Institute of Civil and Hydraulic Engineering），第15卷第4期，第659-663页（2003年）。
5. 叶义成，“基于人工神经网络的粉煤灰与矿渣混凝土配合比设计方法”，《中华理工学刊》（Chung Hua Journal of Science and Engineering），第1卷第1期，第77-84页（2003年）。
6. 叶义成，“基于试验设计与神经网络的混凝土强度分析”，《美国土木工程师学会土木工程材料学报》，第18卷第4期，第597-604页（2006年）。
引用要求：
注：本数据集的再使用不受限制，但需保留叶义成教授的版权声明以及以下发表论文：
叶义成，“高性能混凝土强度的人工神经网络建模”，《水泥与混凝土研究》，第28卷第12期，第1797-1808页（1998年）。
原始所有者与捐赠者：
叶义成教授
信息管理系
中华大学，新竹，中国台湾地区30067，中华邮政（R.O.C.）
电子邮箱：[e-mail]
电话：[phone]
捐赠日期：2007年8月3日

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于工程建造的混凝土抗压强度数据集，包含1030个实例和9个属性，其中8个定量输入变量（如水泥、矿渣、粉煤灰等材料成分和龄期）和1个定量输出变量（混凝土抗压强度），用于回归分析预测混凝土强度。数据集无缺失值，源自UCI，由Prof. I-Cheng Yeh提供，适用于机器学习模型训练和材料科学研究。