审稿意见

一、稿件总体评价

该稿件题为《基于混合机器学习的隧道衬砌喷射混凝土强度预测》，详细探讨了利用混合机器学习算法对隧道衬砌喷射混凝土强度进行预测的研究。文章结构清晰，内容丰富，涵盖了研究背景、算法介绍、样本选择、数据处理、模型构建、预测性能评估等多个方面，具有较高的学术价值和应用前景。总体而言，该稿件符合《混凝土》杂志的投稿要求，但在某些方面仍需进一步完善。

二、具体审稿意见

研究背景与意义
研究背景介绍充分，明确指出了隧道衬砌喷射混凝土强度预测的重要性和当前研究存在的问题，为研究的开展提供了良好的铺垫。
建议进一步强调该研究的创新点和实际应用价值，以突出其学术贡献和应用前景。
算法介绍
算法部分详细介绍了SVR、RF、ELM、BPNN以及QPSO算法的基本原理和优缺点，为后续模型构建提供了坚实的理论基础。
建议在介绍算法时，结合混凝土强度预测的具体应用场景，进一步阐述每种算法在该领域中的适用性和潜在优势。
样本选择与数据处理
样本选择部分详细说明了数据来源和样本分配情况，样本量适中，符合机器学习模型的训练要求。
数据处理部分通过引入水胶比进行降维处理，有效解决了变量间相关性问题，提高了模型预测精度。建议补充降维处理前后的数据对比，以直观展示降维效果。
模型构建
模型构建部分详细介绍了四种混合模型的构建过程，包括算法选择、超参数优化、模型训练等关键步骤。
建议在模型构建过程中，增加对模型假设和限制条件的讨论，以提高模型的可解释性和普适性。
预测性能评估
预测性能评估部分通过MAPE、RMSE和R²等指标对四种模型进行了全面比较，结果表明RF-QPSO模型性能最优。
建议增加对模型稳定性和鲁棒性的评估，如通过交叉验证、重采样等方法验证模型的泛化能力。
输入变量重要性分析
输入变量重要性分析部分通过定量评估输入变量对模型预测结果的影响程度，进一步增强了RF-QPSO模型的可信度。
建议将输入变量重要性分析与实际工程经验相结合，讨论影响混凝土强度的关键因素及其控制措施。
结论与展望
结论部分总结了研究的主要成果和创新点，对后续研究提出了展望。
建议在结论部分进一步强调该研究对隧道衬砌喷射混凝土强度预测的实际应用价值，并指出未来研究可能的方向和重点。
语言与格式
文章语言流畅，表述清晰，符合学术规范。
建议对部分专业术语进行解释或标注，以便非专业人士理解。同时，注意检查文章中的语法错误、拼写错误等细节问题。
三、审稿结论

综上所述，该稿件在内容、结构、创新性等方面均表现出较高的水平，但在部分细节方面仍需进一步完善。建议作者在修改稿件时，充分考虑审稿专家提出的意见和建议，对文章进行适当补充和修改，以提高稿件的质量和可读性。在修改完善后，该稿件有望被《混凝土》杂志录用发表。