基于PSO优化BP神经网络的矩形钢管混凝土轴压承载力预测

张云龙; 贺玉洲; 杜国锋; 张娟

doi:10.3724/j.gyjzG23121108

基于PSO优化BP神经网络的矩形钢管混凝土轴压承载力预测

doi: 10.3724/j.gyjzG23121108

长江大学城市建设学院, 湖北荆州 434000

基金项目:

国家自然科学基金项目(52078052)。

详细信息

作者简介:
张云龙,硕士研究生,主要从事钢管混凝土组合结构领域相关研究。

通讯作者:
杜国锋,博士,教授,主要从事钢与混凝土组合结构、智能材料与结构、工程结构抗震方面的教学和研究,gfdu@yangtzeu.edu.cn。

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出版历程
- 收稿日期: 2023-12-11
- 网络出版日期: 2024-10-18

Axial Compressive Capacity Prediction of CFRST Columns Based on PSO-BP Neural Network

School of Urban Construction, Yangtze University, Jingzhou 434000, China

摘要

摘要: 在预测矩形钢管混凝土柱(CFRST)轴压承载力方面,传统BP神经网络存在系统不稳定、收敛速度慢以及超参数选择困难等问题,这会影响预测模型的稳定性以及预测结果的准确性。为了改善传统BP模型的这些缺陷以达到更好的预测效果,将粒子群优化算法(PSO)应用于BP预测模型,提出了基于PSO-BP神经网络的CFRST轴压承载力预测模型PB7-7-1。结果表明:与传统BP模型相比,PB7-7-1模型预测值的波动范围大幅减小,其中45%构件预测值的绝对相对误差(ARE)在5%以内,80%构件的ARE在10%之内;且后者预测精度提升了30.79%,其预测值的平均ARE仅为6%。这说明基于PSO-BP神经网络的PB7-7-1模型在CFRST轴压承载力预测的稳定性以及预测结果的准确性方面相较于传统BP网络均有显著提升。此外,根据PB7-7-1模型隐含层和输出层的权重及偏置构建了CFRST轴压承载力预测公式。最后,利用SHAP机器学习解释算法分析了各输入参数对轴压承载力的重要性和贡献。
- 矩形钢管混凝土 /
- 轴压承载力 /
- BP神经网络 /
- 粒子群算法(PSO) /
- 承载力预测 /
- SHAP算法
Abstract: The traditional back propagation (BP) neural network has some defects in predicting the axial compressive capacity of concrete-filled rectangular steel tube (CFRST), such as system instability, slow convergence speed and difficult selection of hyperparameters, which will affect the stability of the prediction model and the accuracy of the prediction results. In order to improve the traditional BP model to achieve better prediction effect, particle swarm optimization algorithm (PSO) was applied to BP prediction model, and a CFRST axial compressive capacity prediction model PB7-7-1 based on PSO-BP neural network was proposed. The results showed that the fluctuation range of the predicted values of the PB7-7-1 model was substantially reduced compared with that of the traditional BP model, in which the absolute relative error (ARE) of the predicted values of 45% of the components was within 5%, and the ARE of 80% of the components was within 10%; prediction accuracy of the PB7-7-1 model had been improved by 30.79%, and the average ARE of its predictive values was only 6%. This showed that the PB7-7-1 model based on PSO-BP neural network had a significant improvement in the stability and accuracy of prediction results of CFRST axial compressive capacity compared with traditional BP network. In addition, according to the weight and bias of the hidden layer and output layer of PB7-7-1 model, the prediction formula of CFRST axial compressive capacity was constructed. Finally, SHAP machine learning interpretation algorithm was used to analyze the importance and contribution of each input parameter to the axial compressive capacity.
- concrete-filled rectangular steel tube (CFRST) /
- axial compressive capacity /
- back propagation(BP) neural network /
- particle swarm optimization(PSO) /
- bearing capacity prediction /
- SHAP algorithm

HTML全文

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