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基于机器学习的锈蚀钢筋混凝土柱抗压承载力预测模型
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作者 孙亚南 王开来 李黎 《混凝土》 北大核心 2025年第6期116-121,共6页
钢筋锈蚀会使钢筋混凝土柱的承载力显著下降,严重劣化结构耐久性。建立锈蚀钢筋混凝土柱抗压试验数据集,将钢筋、混凝土材料信息、结构配筋信息和钢筋锈蚀程度作为输入参数,抗压承载力为输出参数,采用5种机器学习算法构建锈蚀钢筋混凝... 钢筋锈蚀会使钢筋混凝土柱的承载力显著下降,严重劣化结构耐久性。建立锈蚀钢筋混凝土柱抗压试验数据集,将钢筋、混凝土材料信息、结构配筋信息和钢筋锈蚀程度作为输入参数,抗压承载力为输出参数,采用5种机器学习算法构建锈蚀钢筋混凝土柱抗压承载力的预测模型,并与既有解析模型的预测精度进行对比。结果表明:极端随机树模型可以较好的预测锈蚀钢筋混凝土柱的承载力,而支持向量机模型的预测结果则相对较差。通过与解析模型计算的对比,验证了机器学习算法优越的可行性和可靠性。极端随机树模型的R^(2)、a_(20)相比解析模型分别提升了37.68%、6.6%。极端随机树模型的IAE值相比解析模型降低了28.57%。 展开更多
关键词 机器学习 锈蚀钢筋 混凝土柱 预测模型 抗压承载力
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