基于萤火虫算法的人工神经网络预测FRP增强混凝土梁抗剪强度

摘要整理

纤维增强聚合物（FRP）增强混凝土梁的抗剪强度在现行建筑规范中通常设定较大的安全系数。本研究采用6个特征参数作为输入变量，预测FRP增强混凝土梁的抗剪强度。基于文献中收集的198个样本数据，其中139个用于训练，59个用于测试。采用萤火虫算法（FA）对人工神经网络（ANN）结构进行优化，建立FA-ANN预测模型。将优化后的FA-ANN模型与ACI-440、CSA-S806、BISE-99规范以及Nehdi等人提出的优化模型进行对比分析。研究结果表明，在预测FRP增强混凝土梁抗剪强度方面，萤火虫算法优化的模型性能优于其他四种模型。预测精度方面，相关系数R²达到0.961，平均绝对误差（AAE）为0.22 kN，表明该模型具有较高的预测准确性和可靠性。该研究为FRP增强混凝土结构的设计和安全评估提供了新的智能预测方法。

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