纤维增强复合材料(Fiber　reinforced　polymer,FRP)已被广泛应用于既有混凝土结构的加固改造和新建结构中.FRP约束混凝土柱在地震作用下通常会受到轴压的往复循环作用,研究FRP约束混凝土在循环轴压作用下的应力-应变特性对于FRP在实际工程中的应用具有重要意义.该文提出了一种用于建模循环轴压下FRP约束混凝土柱应力-应变特性的神经网络预测模型,该模型采用长短期记忆(Long　short-term　memory,LSTM)单元对循环应力-应变曲线中的滞回特性进行建模,构件的物理参数被有效地集成在网络的输入中.该模型能以端到端的方式进行高效的训练且不依赖任何专家经验.制作了一个包含　166个FRP约束普通混凝土柱的循环轴压数据库,在该数据库上对模型的准确性和鲁棒性进行了充分的评估,结果表明测试集平均预测误差仅为0.32　MPa.此外,对网络结构和超参数的影响进行了详细的讨论,结果表明该模型具有出色的预测性能.