一种基于机器学习的纤维增强环保水泥砂浆最优配比预测方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的纤维增强环保水泥砂浆最优配比预测方法及系统。该方法包括以下步骤：采集实验数据，并进行数据预处理；利用Pearson相关系数筛选极强相关和强相关的特征；构建基于注意力机制的双向门控循环单元网络预测模型，通过双向GRU层提取特征，注意力层加权关键信息；采用自适应矩估计优化算法训练模型，并结合贝叶斯优化算法进行超参数调优；输入目标性能指标后，模型输出满足要求的最优配比组合。系统包括数据采集与预处理、特征筛选、模型构建与训练、超参数调优及最优配比预测模块。本发明通过融合注意力机制与双向GRU，提升了预测精度，为环保水泥砂浆的配比优化提供了高效、可靠的解决方案。