TY -的A2陈千盟——黄平君Nhat-Duc AU - Tran Xuan-Linh盟,黄齐Thanh-Canh PY - 2022 DA - 2022/04/14 TI -桩承载力预测使用反对微分花Pollination-Optimized最小二乘支持向量回归(ODFP-LSSVR) SP - 7183700六世- 2022 AB -桩基础广泛应用于高层结构在松软的地面。桩的承载力是一个重要的参数需要在设计和施工阶段的桩基础工程项目。在实践中,准确的预测桩承载力具有挑战性的是由于各种岩土工程因素之间复杂的相互作用包括桩特点和地面条件。本研究提出了一种数据驱动模型应对问题的兴趣,跟机器学习和metaheuristic方法。最小二乘支持向量回归(LSSVR)是用于分析的数据集包含桩测试的历史记录。基于这样的数据集,LSSVR能够概括一个多变量函数,桩承载力的估算值基于一组变量描述桩特点和地面条件。此外,反对微分花授粉(ODFP) metaheuristic提出优化LSSVR学习过程。实验结果支持的统计检验表明,该ODFP-optimized LSSVR可以达到良好的预测性能的均方根误差、平均绝对百分比误差平均绝对误差,并确定系数。这些结果证实ODFP-optimized LSSVR可能是一个潜在的替代协助土木工程师桩承载力估算的任务。SN - 1687 - 8086 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7183700 - 10.1155 / 2022/7183700摩根富林明土木工程的进步PB - Hindawi KW - ER