科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为解决桩基建设过程中桩横向受荷承载力难以获得的难题，提出一种基于相关向量机（Relevance Vector Machine,RVM）的桩横向受荷承载力预测模型。通过对学习样本的训练建立荷载的偏心距、桩径、土的不排水抗剪强度、桩入土深度等4个主要影响因素与桩横向受荷承载力之间的非线性映射关系，能够对仅已知影响因素的新样本进行精准预测。将该模型进行实例应用并与BP神经网络模型预测的结果进行对比，在相同的影响因素数据样本条件下，RVM模型预测精度更高、离散性更小；利用置信区间对RVM模型预测的数据进行可靠性检验，预测值均分布在90%、95%及97%置信区间内，通过相关系数确定实际值和预测值的拟合度为0.979 1，进一步验证了RVM模型预测的可靠性，具有较好的推广价值。
-
单位桂林理工大学; 广西岩土力学与工程重点实验室; 建筑工程学院
