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本研究采用新的基于增强的集合机学习模型，即梯度提升（GB）和自适应增强（ADABOOST），以预测地球聚合物稳定的粘土质土壤的无限制抗压强度（UCS）。使用270种用地质聚合物稳定的粘土式土壤样品开发并验证了GB和Adaboost模型，并用碎屑炉炉炉和粉煤灰作为源材料，氢氧化钠溶液作为碱性激活剂。数据库随机分为培训（80％）和测试（20％）集，用于模型开发和验证。使用了几个性能指标，包括确定系数（r 2），平均绝对误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均平方误差（MSE），用于评估开发模型的准确性和可靠性。这项研究的统计结果表明，GB和ADABOOST是根据R 2（= 0.980，0.975）的获得值（= 0.585，0.655），RMSE，RMSE（= 0.969，1.088）和MSE（= 0.940，1.185）的跨性别林地，相应地相差的，相应地相比，rmse（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），RMSE（= 0.969，1.088），rmse（= 0.969，1.088），相应地相应地相比，梯度提升，多变量回归和基于多代基因编程的模型。此外，敏感性分析结果表明，地面抛光爆炸渣含量是影响UCS的关键参数。
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