一种基于机器学习的建筑构件的配筋设计方法

本发明公开了一种基于机器学习的建筑构件的配筋设计方法，包括如下步骤：S1、收集历史建筑项目数据模块；S2、对收集的数据进行数据清洗和预处理，包括填补缺失值、处理异常值以及对特征进行标准化和归一化处理；S3、选择与建筑配筋设计相关的关键特征，并通过特征之间的算术运算，生成新的特征；S4、利用支持向量回归算法训练板带配筋模型；S5、利用XGBoost算法训练柱配筋模型；S6、利用规则算法生成柱帽配筋模型；S7、利用XGBoost算法训练梁配筋模型；S8、利用XGBoost算法训练墙配筋模型；S9、将上述生成的各构件配筋模型应用于新的建筑项目，生成对应的板带、柱、柱帽、梁和墙的配筋设计数据。本发明通过机器学习算法生成建筑配筋，从而提高设计效率和准确性。