泛化神经网络算法的RC柱恢复力预测方法

摘要

为了预测不同结构参数下RC柱的恢复力,提出一种泛化神经网络算法的RC柱恢复力预测方法.通过给出网络输入变量选取方法,预测不同轴压比、纵筋配筋率、体积配箍率和长细比下的RC柱恢复力.结果表明:采用该方法预测所得的RC柱滞回曲线与参考解几乎完全吻合,不同长细比时神经网络所预测出的恢复力均方根误差最大值为0.02535;不同纵筋配筋率时神经网络所预测出的恢复力均方根误差最大值为0.01079;不同体积配箍率时神经网络所预测出的恢复力均方根误差最大值为0.01597;不同轴压比时神经网络所预测出的恢复力均方根误差最大值为0.04916;不同截面尺寸时神经网络所预测出的恢复力均方根误差最大值为0.02347.该算法具有较高的恢复力预测精度和泛化能力.