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摘要
液压锤打桩机是一种节能、高效、环保的工程机械,基于其沉桩过程数据采集和传输功能的条件基础,提出了一种基于随机森林的沉桩过程状态模式识别方法。本研究通过对沉桩过程中桩端未入持力层阶段、入持力层阶段和收锤阶段的数据构建随机森林进行预测,并与反向传播神经网络(BPNN)和支持向量机(SVM)进行比较分析。通过嵌入法进行特征选择,并进行重要性排序得出地勘土层信息、单位深度锤击数、单位深度锤击能量为模式识别精度主要影响因素。利用准确率(Accuracy)和混淆矩阵等性能指标对三种算法进行对比验证,分析得到随机森林在预测收锤阶段的可靠性更为优秀,具有较高的预测精度,能够为桩基工程施工提供较好的指导作用。
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