[发明专利]基于梯度增强回归算法的梁柱节点抗剪强度预测方法

摘要

本发明公开了一种基于梯度增强回归算法的梁柱节点抗剪强度预测方法，该方法首先搜集大量已有框架节点核心区抗剪试验数据，并作为训练集，将各类框架梁柱节点试件的参数视为输入变量，梁柱节点的抗剪强度作为输出变量，通过梯度增强算法中的基学习器对试验数据进行多轮训练，根据训练结果的准确率来确定不同基学习器的权重，每一轮基学习器在训练过程中关注上一轮学习错误的样本，将负梯度作为上一轮基学习器犯错的衡量指标，在下一轮学习中通过拟合负梯度来纠正上一轮犯的错误。本发明避免了采用传统实验方法的高耗时、高成本等问题，也避免了采用理论分析方法带来的假定多、机理不清晰、计算过程复杂等问题。

主权项

1.一种基于梯度增强回归算法的梁柱节点抗剪强度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)搜集N组不同钢筋混凝土框架梁柱节点的核心区抗剪试验数据，获取每一组试验中试件的自身参数信息及测试得到的核心区抗剪强度值；(2)将N组样本中，每组数据的自身参数信息作为输入变量X，核心区抗剪强度值作为输出变量y；(3)将N组试验样本数据作为训练集导入给算法，并初始化模型，建立初始学习器；(4)进行M轮迭代生成M个基学习器，然后对每一轮迭代的基学习器，计算其权重，通过权重更新学习器的损失函数，进而更新本轮学习器，得到最终训练完成的学习器F_M(·)。(5)根据训练完成的学习器F_M(·)，输入待求梁柱节点的参数信息等，即输入向量X，得到该梁柱节点核心区的抗剪强度值。