摘要
桩基是建设工程基础的重要组成部分,其承载力的准确预测对于整个工程项目的安全性和经济性至关重要。传统的静载试验方法虽然能够提供现场承载力数据,但操作过程复杂且耗时长。本研究探讨了机器学习技术在电厂桩基承载力预测和优化设计中的应用。通过收集和分析大量电厂桩基数据,介绍了数据收集与预处理、模型选择与构建、模型训练与验证等过程,并结合实际案例展示了数据分析结果,构建了基于随机森林算法的预测模型,并进行了模型性能评估和可解释性分析。研究结果表明,机器学习技术能够有效提高桩基承载力预测的精度和可靠性,为电厂桩基工程的安全稳定运行提供保障。对推动机器学习在岩土工程领域的应用具有重要意义,为桩基设计的优化提供了科学依据。
出处
《江西电力职业技术学院学报》
2025年第2期9-12,共4页
Journal of Jiangxi Vocational and Technical College of Electricity
