打入桩轴向极限承载力预测的机器学习方法.pdf

机器学习在预测打入桩轴向承载力的应用研究 本文研究了机器学习方法在预测打入桩轴向承载力中的应用，通过比较三个机器学习算法的性能，即极端梯度提升算法（XGBoost）、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF），以确定哪种算法在预测打入桩轴向承载力时具有更高的稳定性和预测精度。 一、机器学习算法的选择 机器学习算法是指通过对数据的分析和学习，自动地对新数据进行预测和分类的方法。在预测打入桩轴向承载力时，选择合适的机器学习算法至关重要。本研究中，我们选择了三种机器学习算法：XGBoost、BPNN和RF。 1.XGBoost算法 XGBoost算法是一种基于梯度提升的机器学习算法，通过将弱分类器组合成强分类器，实现对复杂非线性问题的预测。XGBoost算法具有高预测精度和稳定性，且计算速度快，是一种常用的机器学习算法。 2.BPNN算法 BPNN算法是一种基于人工神经网络的机器学习算法，通过对神经网络的训练和学习，实现对复杂非线性问题的预测。BPNN算法具有高预测精度和灵活性，但计算速度相对较慢。 3.RF算法 RF算法是一种基于决策树的机器学习算法，通过随机选择特征和样本，生成多棵决策树，实现对复杂非线性问题的预测。RF算法具有高预测精度和快速计算速度，但需要选择合适的参数。 二、性能指标 在评估机器学习算法的性能时，需要选择合适的性能指标。本研究中，我们选择了三个性能指标：均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和线性相关系数（R²）。 1.RMSE RMSE是指预测值和实际值之间的平方差的平方根，用于评估预测精度。 2.MAE MAE是指预测值和实际值之间的绝对差的平均值，用于评估预测精度。 3.R² R²是指预测值和实际值之间的相关系数，用于评估预测的相关性。 三、实验结果 我们使用美国北卡罗来纳州的桩数据库中4000多个数据集生成训练和预测样本，并对三种机器学习算法的性能进行了比较。结果表明，XGBoost算法在解决桩、锤、土以及施工工艺等复杂非线性问题时，具有更高的稳定性和预测精度。 四、结论 本研究表明，机器学习方法可以成功地应用于预测打入桩轴向承载力，XGBoost算法是其中的一种可靠和高效的方法。未来，我们将继续研究机器学习方法在预测打入桩轴向承载力中的应用，并探索其他机器学习算法的应用。