INFO-GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法

作者：徐常文; 曾森^*; 周祥

来源：低温建筑技术, 2023, 45(11): 76-80.

DOI：10.13905/j.cnki.dwjz.2023.11.017

• 钢筋混凝土柱
• INFO-GRNN神经网络
• 面周系数
• 耗能能力

针对GRNN神经网络预测RC柱耗能能力的方法存在计算复杂度高和空间复杂度高等问题，文中研究得出一种新的评价RC柱耗能能力的指标，提出了INFO-GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法。研究结果选取212组矩形柱，计算RC柱的滞回环面积和面周系数，结果表明面周系数曲线的预测值与真实值接近，具有较高的应用价值。

• 单位
  土木工程学院; 青岛理工大学