更新日期: 2024-04-28

基于最小二乘支持向量机回归的单桩竖向极限承载力预测

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基于最小二乘支持向量机回归的单桩竖向极限承载力预测 3

基于最小二乘支持向量机回归的单桩竖向极限承载力预测——基于单桩载荷试验数据,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的方法,建立了单桩竖向极限承载力的预测模型.利用文献中桩的载荷试验数据来训练LSSVM模型,并确定了模型参数.研究结果表明,同常用的BP网络...

基于支持向量机的单桩竖向极限承载力预测

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基于支持向量机的单桩竖向极限承载力预测

单桩竖向极限承载力预测的支持向量机模型

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http://www.***.*** 单桩竖向极限承载力预测的支持向量机模型 赵月平,王威 河南工业大学土木建筑学院,河南郑州(450052) 摘要:在综合分析了各种单桩竖向极限承载力分析方法的基础上,提出了基于支持向量机 的单桩竖向极限承载力预测方法,并在matlab中编制了相应的支持向量机程序,建立 了相应的单桩竖向极限承载力预测模型。以大量的实例数据为学习样本和测试样本,讨论 了基于支持向量机的单桩竖向极限承载力分析方法及其可行性。研究表明,用支持向量机 方法来预测单桩竖向极限承载力是可行的。 关键词:单桩;竖向极限承载力;支持向量机(svm);预测 中图分类号:tu413.4文献标识码:a 0引言 桩基础作为我国工程建设中重要的基 础形式,具有承载力高、沉降量小,且调 节不均匀沉降能力强的特性,得到广泛应 用。桩基作为建筑物

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单桩竖向极限承载力

单桩竖向极限承载力

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单桩竖向极限承载力 4.5

1、单桩的竖向极限承载力标准值的基本概念 单桩的竖向极限承载力标准值是基桩承载力的最基本参数,其他如特征 值、设计值都是根据竖向极限承载力标准值计算出来的。新旧桩基规范对单桩的 竖向极限承载力标准值的定义是一致的,是指单桩在竖向荷载作用下达到破坏状 态前或出现不适合继续承载的变形时所对应的最大荷载,它取决于对桩的支承阻 力和桩身材料强度。 对单桩竖向极限承载力的影响,一方面是可以人为控制的,包括桩的类 型、材料、截面尺寸、入土深度、桩端进入持力层深度、成桩后休止时间以及成 桩施工方法等;另一方面由桩端、桩侧土的性质决定,体现为土的极限侧阻力和 极限端阻力,是决定承载力的基本因素,但其发挥受一方面因素的影响。 《建筑地基基础设计规范》gb50007-2002和《建筑基桩检测技术规范》 均规定了单桩竖向极限承载力标准值确定方法,一般根据以下几点综合分析确 定: (1)根据沉

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基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

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基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测——将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预...

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基于最小二乘支持向量机回归综合预测建筑物沉降 4.6

针对在工程实践中,应用单一方法预测建筑物沉降存在着局限性,提出了基于最小二乘支持向量机回归综合单一方法预测沉降量。该方法能综合单一方法的特点,增强了模型的普适性,从而提高了预测精度和预报期次。文中讨论了如何实现和运用该方法,最后通过实例验证了其有效性。

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灰色模型预测单桩竖向极限承载力

灰色模型预测单桩竖向极限承载力

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灰色模型预测单桩竖向极限承载力 3

灰色模型预测单桩竖向极限承载力——根据灰色系统理论模型g(1,1),通过对桩的不完全静载荷试验p~s曲线数据进行分析处理,预估单桩竖向极限承载力,并通过实例加以验证,可为人们对桩的极限受力情况提供一种新的认识角度和解决问题的方法。

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管桩单桩竖向极限承载力的沉降预估研究 管桩单桩竖向极限承载力的沉降预估研究 管桩单桩竖向极限承载力的沉降预估研究

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管桩单桩竖向极限承载力的沉降预估研究 4.8

为了更加精确地预估预应力管桩路基地基的沉降变形,基于慢速维持荷载理论,进行了路基预应力管桩的静载试验和试桩的q-s曲线拟合,给出单桩沉降预估公式。同时,对拟合数据和实测数据进行了对比。研究结果表明:桩身完整性程度对单桩竖向极限承载力影响十分明显;指数函数模型对桩基的q-s曲线具有较高的拟合精度;在保证成桩质量的前提下,给出的预估公式对桩基的沉降量具有较好的预测能力,且相对误差较小。

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单桩竖向极限承载力标准值(经验参数法)

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单桩竖向极限承载力标准值(经验参数法) 4.5

桩身直径d=m 桩身周长u=mm 桩端面积ap=㎡m 土层 桩周第i 层土的厚 度li(m) 极限侧阻 力标准值 qsik(kpa) 极限端阻 力标准值 qpk(kpa) qsik×liqpk 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ∑0//00 qsk=u∑qsikli qpk=apqpk quk=qsk+qpk 单桩竖向承载 力特征值 ra=quk/k (kn) 单桩承载力特征值计算(经验参数法) ra实际取kn 桩顶绝对标高: 桩顶相对标高: 0 0 0

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单桩竖向极限承载力和抗拔承载力计算书

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单桩竖向极限承载力和抗拔承载力计算书 4.6

塔吊基础计算书 一、计算参数如下: 非工作状态工作状态 基础所受的水平力h:66.2kn22.5kn 基础所受的竖向力p:434kn513kn 基础所受的倾覆力矩m:1683kn.m1211kn.m 基础所受的扭矩mk:067kn.m 取塔吊基础的最大荷载进行计算,即 f=513knm=1683kn.m 二、钻孔灌注桩单桩承受荷载: 根据公式: (注:n为桩根数,a为塔身宽) 带入数据得 单桩最大压力:qik压=872.04kn 单桩最大拔力:qik拔=-615.54kn 三、钻孔灌注桩承载力计算 1、土层分布情况: 层号 土层名称 土层厚度(m) 侧阻qsia(kpa) 端阻qpa(kpa) 抗拔系数λi 4 粉质粘土 0.95 22 / 0.75 5 粉质粘土 4.6 13 / 0.7

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基于灰色系统理论单桩竖向极限承载力的预测 4.6

根据不完全的竖向静载试验数据,利用灰色系统理论的gm(1,1)模型预测单桩的竖向极限承载力,并对结果的合理性及误差进行分析.工程实例分析表明,竖向静载试验所施加的荷载达到或超过极限荷载的四分之三时,利用其数据进行单桩竖向极限承载力的预测具有较高的精度.同时新信息gm(1,1)模型、新陈代谢gm(1,1)模型比老信息gm(1,1)模型预测的结果更精确.

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基于最小二乘支持向量机的公路软基沉降预测 4.5

通过影响因素分析,确定了软土层厚度、软土层压缩模量、地表硬层厚度、地表压缩模量、路堤高度、路堤顶宽、路基填筑时间和填筑竣工时沉降量等参数对公路软基沉降有影响。对公路软基的观测数据进行分析和取样,输入样本为各参数,输出样本为路堤中线下地表沉降值,利用最小二乘支持向量机的非线性映射和泛化能力,通过训练,建立了公路软基沉降预测模型。研究表明,所建立的模型对公路软基沉降进行预测具有较高的精度,同时具有很好的泛化性能。

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基于ANFIS的单桩竖向极限承载力预测模型21

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基于混沌优化-神经网络的单桩竖向极限承载力预测方法——分析了bp神经网络和混沌优化的特点,并将混沌优化方法和梯度下降法结合起来构成一种新的组合搜索优化方法。结合珠江三角洲大量试桩资料,建立了基于混沌优化一神经网络的单桩极限承载力预测模型。实例研...

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灌注单桩竖向极限承载力及沉降的神经网络预测——采用人工神经网络对天津市钻孔灌注桩竖向极限承载力及沉降进行了预测。实例分析表明,神经网络预测具有较好的精度因而其应用前景十分广阔。

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第21卷第3期工程力学vol.21no.3 2004年6月engineeringmechanicsjun.2004 ——————————————— 收稿日期:2003-06-26;修改日期:2003-10-08 作者简介:郭宏磊(1964),男,大连人,高级工程师,博士,从事结构工程研究与工程管理工作(e-mail:ghl5186@yahoo.com.cn); 贺雯(1965),女,武汉人,工程师,硕士,从事结构工程研究与工程管理工作; 胡亦兵(1965),男,武汉人,高级工程师,从事结构工程研究与工程管理工作; 王元汉(1946),男,武汉人,博士生导师,从事岩土工程与结构工程研究 文章编号:100-4750(2004)03-0078-06 phc桩的竖向极限承载力的预测 郭宏磊1,2,贺雯3,胡亦兵4,王元汉1 (

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对三种曲线预测模型进行介绍,建立求解模型。依据天津地区phc管桩静载荷试验数据,利用grg优化程序求解模型参数,计算phc管桩竖向极限承载力预测值。通过对三种曲线模型的预测精度进行对比分析,证明usher曲线模型预测结果更为安全、可靠。

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挤扩支盘桩是在普通混凝土钻孔桩的基础上衍生出来的一种新型桩基型式。它与普通混凝土灌注桩相比,承载力有显著提高,具有显著的社会效益和经济效益。

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基于最小二乘支持向量机的水泥粒度软测量 4.6

采用最小二乘支持向量机的方法,利用现场测量的数据,建立水泥粒度软测量模型;通过交叉验证方法优化参数,并用仿真实验验证了该方法的有效性,解决了非线性、小样本、高维数等常规测量方法难以实现的问题,实现了水泥粒度的在线测量。

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基于灰色模型和最小二乘支持向量机的电力短期负荷组合预测 4.7

提出一种联合灰色模型(greymodel,gm)和最小二乘支持向量机回归(leastsquaresupportvectorregression,lssvr)算法的电力短期负荷智能组合预测方法。在考虑负荷日周期性的基础上,通过对历史负荷数据的不同取舍,构建出各种不同的历史负荷数据序列,并对每个历史数据序列分别建立能修正β参数的gm(1,1)灰色模型进行负荷预测;采用最小二乘支持向量机回归算法对不同灰色模型的预测结果进行非线性组合,以获取最终预测值。该方法在充分利用灰色模型所需原始数据少、建模简单、运算方便等优势的基础上,结合最小二乘支持向量机所具有的泛化能力强、非线性拟合性好、小样本等特性,提高了预测精度。仿真结果验证了所提出组合方法的有效性和实用性。

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基于最小二乘支持向量机的电力市场出清电价预测方法 4.4

针对神经网络存在结构较难确定,训练易陷入局部最小等问题,提出将最小二乘支持向量机和相似搜索用于预测出清电价。该方法对相似搜索得到的相似负荷日的数据用最小二乘支持向量机建立预测模型,采用美国newenglandiso的真实数据做验证,结果表明该方法比bp神经网络有更高的预测精度,是一种有效的预测方法。

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基于偏最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测方法研究 4.6

偏最小二乘(pls)运算降低电力负荷数据之间的相关性,最小二乘支持向量机(ls-svm)可以获得模型的全局最优预测效果,减少预测过程的运算量。介绍了pls和ls-svm的基本原理,给出了pls-ls-svm建立短期日电力负荷预测模型的过程,并用于某地区2008年的用电日负荷预测,预测的平均相对误差和最大相对误差分别为0.685%和8.8599%。与基于ar(1)模型的预测结果相比,pls-ls-svm模型更高的预测准确性可为短期电力负荷预测提供有效依据。

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后注浆灌注桩单桩竖向极限承载力标准值计算表 4.7

ld0lhdu 桩入土深度(m)基础埋深/填土厚度(m)有效桩长(m)桩径(m)桩身周长 25.56.519.00.8002.5133 βsilgiqsik 后注浆侧阻力增强系数竖向增强段内第i层土厚度竖向增强段第i层土初始极限侧阻力标准值 21.42.010 31.42.010 41.42.010 51.42.010 61.42.010 71.42.010 81.42.010 竖向增强段总极91.42.010 限侧阻力标准值101.42.010 111.42.010 121.42.010 131.42.010 141.42.010 151.42.010 161.42.010 竖向增强段厚度30.0 βsjljqsjk 后注浆侧阻力增强系数

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焦云

职位:安全消防培训讲师

擅长专业:土建 安装 装饰 市政 园林

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