“创新是引领发展的第一动力”,随着国家大力提倡创新,建筑土木与可持续、绿色、生态、智能等关键词的结合频率逐步提升。智能算法作为“智能”中的一部分,与建筑土木相结合,衍生出许多新的研究课题,利用智能算法模型分析和预测复合地基的沉降与承载力即为其中之一。振冲碎石桩复合地基作为沿海软土地基工程中常见的一种复合地基,对软基具有挤密、置换、排水等作用,抗液化、抗剪能力较强。该地基工作环境复杂,其沉降与承载力的计算多是考虑上部结构、地质情况、桩体性质等主要因素的影响,难以量化施工技术、气候变化等其他因素的影响,导致地基沉降与承载力的计算结果与工程实测结果存在一定偏差。基于此,研究人员根据工程实测数据,提出使用智能算法模型,分析和预测地基的沉降与承载力。但传统单一的算法模型限制条件较多,适应性不佳,预测精度也不足,存在优化的空间。因此,为提高振冲碎石桩复合地基沉降与承载力预测精度,本研究开展了相关算法模型的改进、组合和优化。本文在研究了多种相关算法模型的基础上,以振冲碎石桩复合地基及相关地基工程实例为依据,分单一影响因素和多种影响因素两个部分,对传统的算法模型进行改进、组合、优化,提出了3种复合地基沉降与承载力预测方法,即使用灰色马尔科夫模型预测静载试验下的地基沉降,进而明确相应沉降下的基地承载力;使用无偏灰色马尔科夫模型预测地基沉降,分析地基随时间变化的沉降规律;使用灰色关联分析-逐步回归-支持向量机回归（GRA-SR-SVR）预测模型分析地基承载力的主要影响因素,在此基础上,预测多因素影响下的地基承载力。主要研究成果如下:（1）使用传统灰色模型和灰色马尔科夫模型预测静载试验下复合地基的沉降,两个案例中传统灰色模型预测值与实测值的平均相对误差分别为0.0512、0.0231,灰色马尔科夫模型则为0.0203、0.0050。马尔科夫理论可以修正传统灰色模型的相对误差,加强传统灰色模型处理地基沉降“波动性”的能力。（2）使用传统灰色模型、无偏灰色模型、灰色马尔科夫模型、无偏灰色马尔科夫模型预测地基的时间-沉降数据。两个案例中传统灰色模型、无偏灰色模型、灰色马尔科夫模型、无偏灰色马尔科夫模型预测值与实测值的平均相对误差依次为0.2439、0.229、0.1186、0.0992以及0.1602、0.1449、0.0525、0.0246。无偏灰色马尔科夫模型在传统灰色模型的基础上进行了改进,提高了传统灰色模型对地基时间-沉降数据的预测精度,结合马尔科夫优化,进一步增加了模型的预测精度。（3）通过灰色关联和逐步回归分析明确了振冲碎石桩复合地基承载力的主要影响因素。其中,有效桩长、密实电流、充盈系数、天然密度、垫层厚度、置换率、直径的灰色关联度均大于0.7,孔隙比的逐步回归显著,均是振冲碎石桩复合地基承载力主要影响因素。（4）使用GRA-SR-SVR模型对多影响因素下地基承载力进行预测。两个案例中模型预测值与实测值的平均相对误差依次为0.0177、0.0122。两个案例的预测精度均高于98%,GRA-SR-SVR模型可以完成大数据量下复合地基承载力的多因素分析、样本筛选、非线性拟合,准确预测复合地基的承载力。