U416.1
国家自然科学基金资助项目；国家自然科学基金青年基金资助项目
为确定施工现场深基坑沉降变形值,结合3种机器学习算法,建立沉降量与相关因素之间的非映射关系,并以上海某基坑为例对沉降量进行预测。结果表明,相比支持向量机和决策树算法,随机森林算法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、1.13,能很好地预测基坑变形量;内摩擦角对基坑沉降的影响最显著,土层渗透系数的影响较小。
杨建新,唐海英.基于机器学习的基坑变形预测研究*[J].公路与汽运,2022,(1):77-80.[J].,2022,(1):77-80.