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采用集成学习方法预测带/不带腹板钢筋混凝土深梁的抗剪强度( Implementing ensemble learning methods to predict the shear strength of RC deep beams with/without web reinforcements )
DC Feng WJ Wang S Mangalathu G Hu T Wu
本文提出了一种实用而全面的、用于预测有/无腹筋钢筋混凝土深梁抗剪强度的集成方法。本文首先介绍了集成机器学习方法的基本背景，并利用随机森林、采用boosting、梯度boosting回归树和极端梯度boosting四种典型的集成机器学习模型来获得预测模型。然后详细给出了利用这些方法训练预测模型的实现过程。将输入数据分解为训练集和测试集，采用10倍交叉验证方法对模型性能进行评价，采用网格搜索方法寻找超参数，采用特征重要性和部分相关性分析作为模型输出的解释。为了应用集成方法预测钢筋混凝土深梁的抗剪强度，共收集了271个试验数据进行模型训练。这些模型在预测抗剪强度方面都取得了很好的效果，并且比传统的机器学习方法表现出更好的性能。同时，对经典的力学驱动剪切模型进行了比较。分析了集成模型中关键因素的敏感性，得到了输入变量的输入量。结果表明，集成机器学习模型在预测精度和差异方面都明显优于力学驱动模型。
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