物理规律监督的RC柱地震破坏模式可解释机器学习方法

摘要：

针对传统机器学习模型难以有效兼顾预测准确率与可解释性,且存在模型预测结果与实际物理规律不相符的问题,提出物理规律监督的RC柱地震破坏模式可解释机器学习方法.首先结合RC柱的地震破坏模式演化机制、试验数据规律分析和工程经验,揭示RC柱关键特征参数与地震破坏模式之间的物理规律;然后采用多分类逻辑回归算法提出了 RC柱地震破坏模式的可解释模型;进而融合物理规律和等比例K-折交叉验证算法确定了符合物理规律且预测误差最小的最优超参数;最后基于多分类逻辑回归可解释模型和最优超参数,建立物理规律监督的RC柱地震破坏模式多分类逻辑回归预测模型.分析结果表明:该模型可以有效兼顾准确率与可解释性,预测结果不仅满足关键特征参数与地震破坏模式之间的物理规律,而且可以合理反映RC柱地震破坏模式之间的竞争关系,避免了传统逻辑回归模型存在预测结果与实际物理规律不相符的缺陷;与传统的经验判别方法和机器学习模型相比,该模型的准确率可以分别提高12％～35％和4％～9％.

关键词：钢筋混凝土柱、物理规律、可解释性、机器学习、破坏模式

所属期刊栏目：44

分类号：TU375.3;TU311.41(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;广西杰出青年科学基金项目;广西重点研发计划项目

在线出版日期：2023-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：69-79