审稿意见

一、总体评价

该文章以“基于XGBoost模型的钢筋混凝土梁长期挠度预测研究”为题，探讨了利用XGBoost算法对钢筋混凝土梁长期挠度进行预测的方法。文章结构清晰，逻辑严谨，对研究背景、数据集、模型原理、模型对比、全局灵敏度分析等方面进行了全面且详细的阐述。整体而言，该研究具有一定的创新性和实用性，对土木工程领域的相关研究具有一定的参考价值。

二、具体内容评价

研究背景和意义
文章对钢筋混凝土梁长期挠度预测的重要性进行了充分的阐述，指出了现有预测方法的局限性，并提出了利用机器学习算法进行改进的必要性。该部分内容逻辑清晰，论述充分，为研究奠定了良好的基础。
数据集
文章详细描述了试验数据集的来源和组成，列出了16个输入变量和长期挠度的统计特征。数据集涵盖了截面形状、尺寸、荷载等多种因素，具有较好的代表性和广泛性。同时，文章还提供了输入、输出参数的相对频率分布图，有助于读者理解数据的分布情况。
XGBoost基本原理
文章对XGBoost算法的基本原理进行了详细介绍，包括算法思想、模型表示、目标函数、正则项等内容。该部分内容准确且详细，有助于读者理解XGBoost算法的核心思想和工作原理。
模型对比
文章在相同的数据集上，分别建立了基于XGBoost、SVR和BPNN的预测模型，并对三种模型的性能进行了详细对比。通过决定系数、均方根误差和平均绝对百分比误差等指标，文章充分展示了XGBoost模型的优异性能。同时，文章还提供了不同模型预测结果的散点图和箱型图，直观展示了模型的预测精度和稳定性。
全局灵敏度分析
文章利用XGBoost模型对影响钢筋混凝土梁长期挠度的参数进行了全局灵敏度分析，并对参数的重要性进行了排序。该部分内容不仅有助于理解各参数对挠度预测的影响程度，还为RC梁的设计提供了有价值的参考。
结论与展望
文章总结了研究成果，指出了XGBoost模型在预测钢筋混凝土梁长期挠度方面的优势，并对后续研究进行了展望。该部分内容简洁明了，符合学术论文的规范。
三、存在的问题和建议

文献综述部分略显不足
文章在介绍研究背景时提到了国内外学者在RC梁长期挠度预测方面的研究成果，但文献综述部分略显不足。建议补充更多相关文献的综述，以更全面地展示该领域的研究现状和发展趋势。
模型参数设置和调优过程描述不够详细
文章在介绍XGBoost模型时，对模型参数的设置和调优过程描述不够详细。建议补充模型参数的选择依据、调优过程及结果等内容，以增强文章的可信度和可重复性。
部分图表说明不够清晰
文章中的部分图表说明不够清晰，如散点图和箱型图的图例、标题等。建议对图表进行进一步的美化和完善，以提高文章的可读性和美观度。
语言表述方面存在一些小问题
文章在语言表述方面存在一些小问题，如个别句子表述不够流畅、专业术语使用不够准确等。建议对文章进行仔细校对和修改，以提高文章的语言质量。
四、审稿结论

综上所述，该文章在钢筋混凝土梁长期挠度预测方面具有一定的创新性和实用性，但在文献综述、模型参数设置和调优过程描述、图表说明以及语言表述等方面仍存在一些问题。建议作者根据审稿意见进行认真修改和完善后，再行投稿。若修改后文章质量达到发表要求，我将考虑推荐发表。