摘要
本发明涉及机器学习技术领域，公开了基于机器学习的钢管混凝土构件侧向冲击挠度预测方法，包括：生成侧向冲击样本集；基于侧向冲击样本集，分别训练支持向量机模型、随机森林模型以及极端梯度提升模型，并筛选最优模型；将各侧向冲击样本的特征参数输入最优模型，采用可解释方法对最优模型进行性能分析，获取最优的特征参数；构建最大挠度与最优的特征参数之间的关系式，选取基本量，并基于定理，将关系式转换为无量纲关系式后，采用遗传编码的符号回归方法进行拟合，生成拟合的侧向冲击下构件的最大挠度预测公式，以获取最优的最大挠度；该方法提高了构件的最大挠度预测精度。
