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基于机器学习的劣化土体力学性能预测方法研究
目录
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1.1土力学性能研究的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2不良土体工程问题的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.3机智算法在岩土工程中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.1传统不良土体力学性能预估技术评析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.2.2基于人工智能土体性能预测研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.2.3现有方法之不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.3.1本研究拟解决的关键问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.3.2主要研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1.4技术路线与方法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
劣化土体特性及力学行为分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.1劣化土体概念界定与成因．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.2劣化土体主要物理指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3劣化土体水理性质研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.4劣化土体力学性能变化规律．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.4.1压缩变形特性研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
2.4.2抗剪强度特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.4.3动力学响应特性探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
2.5影响劣化土体力学性能的主要因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
基于机器学习的土体性能预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.1机器学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
3.2常用机器学习预测算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
3.2.1神经网络预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.2.2支持向量回归算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.2.3集成学习预报方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.2.4其他适用算法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
3.3预测模型所需数据采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3.3.1数据类型与来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
3.3.2数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
3.4预测模型构建与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79
3.4.1模型基本结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
3.4.2模型参数调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
3.4.3模型精度评价标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
劣化土体力学性能预测实例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
4.1工程案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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