基于GA-SVM的深水群桩基础桩顶轴力预测

陈兵¹，黄伟杰²，王晓朋¹，张文海¹

1. 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司2. 河海大学地球科学与工程学院

摘 要：对深水群桩基桩轴力进行精确地预测是评价基础安全稳定性的重要考量依据,由于深水群桩基础的受力状态与群桩基础所处的环境呈现出复杂非线性关系。该文在某大桥运营期原型监测数据的基础上,引入遗传算法优化支持向量机模型,深入分析影响基桩轴力变化的环境因素,建立了多因素基桩轴力预测模型,并将预测结果与传统SVM模型、RBF神经网络模型进行对比。研究表明,与SVM、RBF的预测结果相比,GA-SVM模型预测精度更高,在轴力变化不同的四根桩上预测都很稳健,具有更强的泛化能力,在大型深水群桩基础的轴力预测中具有一定的工程应用价值。

关键词：深水群桩基础;支持向量机;遗传算法;轴力预测;