TY - A2的粉丝,Yaxiang盟——Qiu-yu郑盟——Huahao杨盟,天明(王盟,励辉董AU -鲁伊·汉PY - 2023 DA - 2023/06/16 TI -参数优化和性能分析的复合物质,可以防止燃烧的基于机器学习的SP - 5732097六世- 2023 AB -在过去的30年里,一种物质,可以防止燃烧方面发挥了重要作用在减少火灾造成的生命和财产的损失。目前,antibaking剂的总量仅次于增塑剂和各种塑料添加剂。平均年增长率从2019年到2021年的0.5%。消防行业是一个监管的行业,一个具有全球竞争力的产业。因此,的生效和逐步改善国内外相关法律法规将会影响整个消防行业的模式。中国的“十二五”规划将一种物质,可以防止燃烧为主要发展产业,形成战略联盟技术创新的绿色物质,可以防止燃烧工业。它提供了一个政策平台发展的一种物质,可以防止燃烧在工业。首先,我们介绍几个常见的一种物质,可以防止爆炸,然后我们使用机器学习的方法建立预测模型,分析复合可燃物的性能。并得出结论:复合材料比其他两个复合材料;六个机器学习算法,梯度提高回归(GBR)模型的预测能力最好,其次是额外的树回归量(ETR)模型和随机森林回归量(RFR)模型。 Compared with the above three integrated algorithms, Ridge, Ada Boost regressor (ABR), and Lasso regression algorithms have relatively poor prediction results. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2023/5732097 DO - 10.1155/2023/5732097 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -