【摘 要】
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为了确定施工现场深基坑沉降变形值,结合3种机器学习算法,建立了沉降量与相关因素之间的非映射关系.以上海某基坑为例,对沉降量进行了预测.结果表明,随机森林算法相比于支持
【机 构】
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湖南省核工业地质局三0二大队,湖南郴州 423000
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为了确定施工现场深基坑沉降变形值,结合3种机器学习算法,建立了沉降量与相关因素之间的非映射关系.以上海某基坑为例,对沉降量进行了预测.结果表明,随机森林算法相比于支持向量机和决策树算法而言具有较高的预测精度,其拟合优度R2和均方根误差RMSE分别为0.96和1.13,因此随机森林算法能够很好的对基坑变形量进行预测.基于随机森林模型的影响因素分析结果表明,众多影响因素中,内摩擦角对基坑沉降的影响最显著,而土层渗透系数对于基坑沉降的影响较小.研究结果加深了对基坑沉降的认识,为完善相关病害的防治机理研究提供理论支撑.
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