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改进堆叠模型在软土压缩性能动态预测中的应用
引言
堆叠模型（StackingModel）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的集成方法。它将不同机器学习算法的预测结果作为输入，通过二次学习器（通常是一个简单的线性回归或其他模型）进行优化，生成最终的预测结果。通过将多个基础模型的优势进行融合，堆叠模型能够减少单一模型的偏差和方差，从而提高预测准确性。堆叠模型的设计目标是集成多种不同的学习算法，克服单个模型可能存在的过拟合或欠拟合问题，尤其在处理复杂数据集时表现尤为突出。
改进堆叠模型的构建通常基于软土的实验数据及实际工程需求。通过对比不同土壤类型
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