基于多层感知机(MLP)回归模型的砂土地基承载力特性研究

摘要

地基承载力是评价地基稳定性和承载能力的关键参数,本研究核心目的为解决标准贯入试验（standard penetration test,SPT）与平板载荷试验（plate load test,PLT）在地基承载力确定过程中,精度与经济性、效率上难以协同兼顾的问题,实现地基承载力快速且精准的参数获取,提升工程勘察的效率与精度。研究以锡林浩特地区砂性地基为研究对象,提出了一种基于深度学习的地基承载力确定方法,该方法基于多层感知机（multi-layer perceptron,MLP）回归模型,收集了598组该区域砂性地基的SPT锤击数（N）与13组PLT实测承载力(f_ka)作为数据集,以锤击数为输入,实测承载力为目标值,通过自适应矩估计（adaptive moment estimation,Adam）优化算法进行非线性拟合。同时选取传统统计回归、多项式回归、支持向量回归模型作为对比模型,以平均绝对误差（mean absolute error,MAE）、平均相对误差（mean relative error,MRE）及决定系数（R²）作为评价指标,开展模型性能验证与对比分析。结果表明,MLP模型预测值与PLT实测值高度吻合,平均绝对误差2.3 kPa,平均相对误差0.9%,最大误差不超过5.0 kPa,且MLP模型的预测精度显著优于其他3种传统回归模型。MLP模型能有效捕捉SPT与承载力间的复杂非线性关系,预测误差远小于地基设计安全余量,满足工程勘察精度要求。

关键词

地基承载力 / 多层感知机回归模型 / 标准贯入试验 / 平板载荷实验 / 锡林浩特市

基金资助

国家自然科学基金项目(41101343)