建设与拆迁的废料是建筑和基础设施行业发展的必然产物。以中国为例,近几年废料的数量以每年大约1400万t的速度急剧增加,而这些废物的存在势必会破坏环境和城市的文明面貌。建造大型废物处理场或者将这些建筑垃圾填埋都会产生巨额的费用。同时, 在实际建设过程中常常存在原材料稀少的情况,需要采石、加工和长途运输,这些工序往往消耗较大的人力、物力和财力。对废料的回收及二次利用可以同时解决上述问题。对废弃混凝土和砖块混合物(RCA/RCM)用作柔性路面材料的研究中,还鲜有采用最小二乘支持向量机 (LSSVM)来预测散体材料的弹性模量相关的研究。该文建立 LSSVM 模型预测 RCA/RCM 混合物的弹性模量,并与回归模型、人工神经网络模型进行比较。同时通过常规试验和先进试验对所研究的混合物进行评价,并通过重复载荷三轴试验确定混合物的弹性模量值。利用回归模型、人工神经网络模型和 LSSVM 模型对所研究的混合物的弹性模量进行预测和比较,优化最佳设计模型。结果表明:LSSVM 模型可以作为一种新的工具来评估 RCA/RCM 混合物的弹性模量。