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基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
1
作者
刘文博
杨喜娟
+1 位作者
王力
李子奇
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第3期148-155,共8页
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为...
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为输入层参数和界面粘结强度作为输出层参数,分别建立RBFNN和SSA-RBFNN模型。通过平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R 2)等指标,将2种机器学习模型与6种现有公式进行比较,评估它们在预测精度和稳定性方面的表现。研究结果表明:2种机器学习模型比公式精度更高。其中,SSA-RBFNN模型有更好的预测性能,更有助于高效预测CFST的界面粘结强度。研究结果可为CFST结构工程设计提供相应的预测方法和技术支持,可以帮助工程师在设计和施工过程中更好地评估结构的承载能力和安全性。
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关键词
RBF神经网络
麻雀搜索算法
钢管混凝土
界面粘结强度
机器学习模型
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职称材料
题名
基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
1
作者
刘文博
杨喜娟
王力
李子奇
机构
兰州交通大学土木
工程
学院
白银矿冶职业技术学院建筑工程学院
出处
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025年第3期148-155,共8页
基金
甘肃省自然科学基金青年项目(25JRRA207)
兰州铁路局集团公司科技研究开发计划项目(LZJKY2024041-1)
山西交通控股集团科技创新项目(23-JKKJ-6)。
文摘
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为输入层参数和界面粘结强度作为输出层参数,分别建立RBFNN和SSA-RBFNN模型。通过平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R 2)等指标,将2种机器学习模型与6种现有公式进行比较,评估它们在预测精度和稳定性方面的表现。研究结果表明:2种机器学习模型比公式精度更高。其中,SSA-RBFNN模型有更好的预测性能,更有助于高效预测CFST的界面粘结强度。研究结果可为CFST结构工程设计提供相应的预测方法和技术支持,可以帮助工程师在设计和施工过程中更好地评估结构的承载能力和安全性。
关键词
RBF神经网络
麻雀搜索算法
钢管混凝土
界面粘结强度
机器学习模型
Keywords
RBF neural network
sparrow search algorithm
concrete-filled steel tube
interfacial bond strength
machine learning model
分类号
X947 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
刘文博
杨喜娟
王力
李子奇
《中国安全生产科学技术》
北大核心
2025
0
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