基于GRNN神经网络的钢筋混凝土柱耗能能力预测

耗能能力是衡量钢筋混凝土柱（RC柱）抗震性能的重要指标，有限元模拟和试验法存在耗时耗力、成本高等问题。为此，文中提出了基于GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法。从PEER数据库选取212组矩形柱，采用等效粘滞阻尼系数作为评价耗能能力的指标，利用MATLAB软件计算RC柱的滞回环面积和等效粘滞阻尼系数，通过SPSS显著性试验的方法评估影响RC柱等效粘滞阻尼系数的主要因素，建立RC柱等效粘滞阻尼系数神经网络预测模型。结果表明GRNN神经网络具有很好的表现，模型在测试集上的平均相对误差为21.33%，决定系数为0.792，等效粘滞阻尼系数预测值曲线与真实值曲线接近，具有良好的应用价值。