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摘要：混凝土坍落度是評估混凝土流動性和施工性能的重要指標。為提高坍落度預測的準確性，本文提出了一種基于LightGBM模型的回歸預測方法，并結合自編碼器進行異常值檢測。在訓練階段，首先使用自編碼器對訓練數(shù)據(jù)進行異常值檢測，剔除異常訓練數(shù)據(jù)，以減少噪聲對模型性能的影響。隨后，基于清洗后的數(shù)據(jù)，應用LightGBM進行回歸分析，預測混凝土的坍落度。為評估預測效果，采用均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）等常用指標進行性能評價。實驗結果表明，所提方法在提高預測精度的同時，具有較強的魯棒性，能夠有效減少異常值對回歸模型的干擾。