数据集概述
本数据集围绕混凝土配合比设计及抗压强度预测展开，结合机器学习技术分析混凝土组成参数与力学性能的关系，包含项目说明、Web应用代码及核心数据集文件，可用于建筑工程中混凝土配合比优化与强度预测研究。
文件详解
- README file.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含数据集标题、DOI、联系人信息等项目基本信息，记录数据集生成与更新时间（2025-06-21）
- web app.txt
- 文件格式：TXT
- 字段映射介绍：包含Streamlit框架编写的Web应用代码，涉及模型加载、数据预测、结果可视化等功能模块，引用pandas、altair等库
- dataset - Design of concrete mixtures and prediction of their compressive strength using machine learning.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：混凝土配合比设计与抗压强度预测核心数据集，包含混凝土组成参数及对应抗压强度实验数据
数据来源
VŠB - Technical University of Ostrava
适用场景
- 混凝土配合比优化: 基于机器学习模型分析混凝土组成对强度的影响，优化配合比设计
- 建筑材料性能预测: 利用数据集训练模型，实现混凝土抗压强度的快速预测
- 建筑工程质量控制: 为混凝土生产过程中的强度检测提供数据支持与预测工具
- 机器学习在建筑领域应用研究: 探索机器学习算法在混凝土材料性能预测中的应用效果
