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摘要
软土渗透系数的确定一直是其渗流研究的热点和难点，针对渗透系数缺乏合理确定手段的现状，以连云港堆场软土勘探项目为例，通过对静力触探数据的预处理分析选取特征参数和标签值，根据渗透系数在水平向和垂直向的差异分别调整超参数，构建了基于XGBoost机器学习算法的渗透系数反演模型。最后利用工程实测资料将XGBoost模型与传统的BP神经网络模型和前人经验公式进行对比分析，结果表明，XGBoost模型对渗透系数的预测准确度高于其它方法。
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软土渗透系数的确定一直是其渗流研究的热点和难点，针对渗透系数缺乏合理确定手段的现状，以连云港堆场软土勘探项目为例，通过对静力触探数据的预处理分析选取特征参数和标签值，根据渗透系数在水平向和垂直向的差异分别调整超参数，构建了基于XGBoost机器学习算法的渗透系数反演模型。最后利用工程实测资料将XGBoost模型与传统的BP神经网络模型和前人经验公式进行对比分析，结果表明，XGBoost模型对渗透系数的预测准确度高于其它方法。
