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Generating elastic floor response spectra using ensemble learning methods with whale optimization algorithm
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AI
DOI：10.1016/j.istruc.2025.110587.png)
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摘要
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高效生成楼层反应谱（FRS）对于非结构构件的地震设计与分析至关重要。本研究提出三种基于鲸鱼优化算法（WOA）集成学习算法的楼层反应谱生成模型：WOA-XGBoost、WOA-LightGBM和WOA-CatBoost。这些模型使用由102个结构台站记录编制的数据集进行训练和测试，仅利用结构参数和非结构构件信息作为输入，生成归一化楼层反应谱。我们采用可解释方法检验了各参数对输出的影响。与其他机器学习模型的对比表明，WOA-XGBoost、WOA-LightGBM和WOA-CatBoost表现出强大的预测性能。验证案例结果中的小预测误差证明了所提模型的准确预测能力。此外，我们开发了一个交互式且用户友好的图形用户界面（GUI），以促进楼层反应谱的快速生成。
