基于改进XGBoost模型的FRP-混凝土界面粘结强度预测OACHSSCD

FRP筋与混凝土的界面粘结强度是影响FRP筋混凝土结构性能的关键因素,准确预测FRP-混凝土界面粘结强度对结构加固效果、安全评估及耐久性设计至关重要。利用麻雀搜索算法(SSA)对极限梯度提升(XGBoost)模型进行优化,建立了SSA-XGBoost混合模型来预测FRP-混凝土界面的粘结强度。为了验证SSA-XGBoost混合模型的预测性能,将其与单一XGBoost模型、数据处理组合算法(GMDH)模型以及5个粘结强度模型进行对比,并利用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对模型性能进行评价。结果表明:本文所建立的SSA-XGBoost模型在训练集上的R^(2)、RMSE和MAE分别为0.990、1.277和0.892,在测试集上的R^(2)、RMSE和MAE分别为0.946、2.574和1.856,其预测精度明显高于单一XGBoost模型、GMDH模型以及5个粘结强度模型,可以为预测FRP-混凝土界面的粘结强度提供理论参考。