基于PCA-RVM的静压管桩单桩极限承载力预测

邝贺伟; 张研; 景小青

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基于PCA-RVM的静压管桩单桩极限承载力预测

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为解决静压管桩单桩极限承载力难以获取的难题,提出一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)静压管桩单桩极限承载力预测方法.通过PCA将13个静压管桩常规影响因素降维成6个独立变量,借助RVM模型建立独立变量与极限承载力之间的非线性映射关系,能够对仅知道影响因素的新样本进行精准预测.采用PCA-RVM方法进行预测并与BP神经网络模型对比,结果表明:PCA-RVM预测模型通过分析各因素的相关性与贡献率,将13个影响因素合理转化为6个独立变量,在信息筛选方面明显优于BP神经网络模型.在承载力预测结果的相对误差及均方差方面,PCA-RVM预测模型均占据极大优势.可见PCA-RVM模型具有精度高、离散性小等优点,为静压管桩单桩极限承载力预测开辟了一种新方法.

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来源
《结构工程师》 |2021年第3期|151-158|共8页
作者
邝贺伟; 张研; 景小青;
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作者单位

广西建筑新能源与节能重点实验室桂林541004;

桂林理工大学土木与建筑工程学院桂林541004;

广西建筑新能源与节能重点实验室桂林541004;

桂林理工大学土木与建筑工程学院桂林541004;

中国水利水电第四工程局有限公司西宁810007;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
主成分分析; 相关向量机; 静压管桩; 单桩极限承载力; 预测;

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