基于堆栈泛化的膨胀土抗拉强度预测模型
陈洋1
汪磊2
李天义2
1.上海交通大学 土木工程系,上海 2002402.上海工程技术大学 城市轨道交通学院,上海 201620
摘要：如何准确评估土体的抗拉强度是岩土工程实践中的一个重要问题.该文首先开展一系列试验,获得125 组包含干密度、含水量、无侧限抗压强度、单轴抗拉强度、基质吸力、破坏压应变、破坏拉应变、拉剪黏聚力、拉剪内摩擦角等信息在内的试验数据,并在此基础上,利用堆栈泛化算法,建立压实膨胀土单轴抗拉强度预测模型,详尽比较堆栈泛化模型与其他机器学习模型以及基于吸应力的抗拉强度理论模型的预测性能;最后进行特征重要性分析,研究堆栈泛化模型对抗拉强度与其他变量之间的内在联系.结果表明该预测模型的预测性能明显优于参与比较的其他机器学习模型,远优于基于吸应力的抗拉强度理论模型.对抗拉强度影响最大的 5 个特征最终排序为质吸力(44.6%)>含水量(19.5%)>拉剪内摩擦角(11.9%)>无侧限抗压强度(10.6%)>破坏拉应变(8.0%),与既有研究结果吻合.
关键词：膨胀土抗拉强度堆栈泛化机器学习
分类号：TU431(土力学、地基基础工程)
资助基金：国家重点研发计划(2019YFC1509800)
论文发表日期：2023-12-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 47-57 )
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