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作者：李悦;晏勇;张常勇;李冲;李淑明;
单位：北方工业大学土木工程学院;山东省交通规划设计院集团有限公司;中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司;中裕铁信交通科技股份有限公司;
摘要：为提高桥梁地震响应预测效率，提出一种基于可解释机器学习的连续梁桥地震预测方法。该方法以公路网典型四跨连续梁桥结构特性和地震动参数为基础，首先构建桥梁设计特征参数和地震响应的数据集；然后运用决策树、支持向量机、随机森林及人工神经网络等机器学习模型对数据集进行训练和测试，采用决定系数R~2、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和均方误差MSE等指标评估模型的预测精度；最后基于可解释技术对最优模型中影响桥梁抗震性能的主要设计参数进行分析，并将最优模型与传统精确模拟进行对比。结果表明：人工神经网络模型对连续梁桥地震响应预测的适用性最高，其R~2达到0.98,且RMSE、MAE和MSE均较小；地震动峰值加速度和桥墩直径是影响预测结果的主导因素，地震动峰值加速度、墩高、跨径与预测结果呈正相关，桥墩直径与其呈负相关；人工神经网络模型预测结果与传统精确模拟的误差在2.5%以下，且计算效率提高了500多倍。
关键词：公路桥;;连续梁桥;;地震响应;;设计特征参数;;机器学习;;可解释技术;;人工神经网络模型;;预测精度
基金资助：国家自然科学基金项目(51408009);; 北京市属高校基本科研业务费项目(110052971921/062)~~
