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摘要
由于屈曲强度的形成机制复杂，影响屈曲强度的因素较多，目前对屈曲强度的认识还不全面。近年来，机器学习已初步应用于预测结构屈曲强度等力学性能，然而基于实验测试的样本数据量小容易造成过拟合，导致其预测精度低。本文提出一种基于改进Stacking算法的GSSA(Grid Search-Stacking Algorithm)模型，并对某型号高强度钢柱屈曲强度进行预测，提升了屈曲强度的预测精度。首先，基于标准Stacking算法通过使用网格搜索算法选择最优基模型组合，并采用留一交叉验证(LOOCV)法训练基模型，实现了GSSA模型的构建，有效解决了小样本集训练带来的预测精度低问题；然后，为了进一步验证GSSA模型的可靠性，本文采用Bland-Altman法对GSSA模型进行一致性评价，结果表明，GSSA模型具有很好的可靠性；最后，采用SHAP模型对GSSA模型预测的屈曲强度进行了可解释性分析，实现了其影响因素评价。
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