基于机器学习算法的土壤液化判别研究进展综述

摘要

土壤液化是一种常见于地震中的次生灾害，对建筑物和构筑物等生产生活都造成过严重破坏。国内外液化判别方法都是源于地震液化灾害现场数据，受到原位测试方法和场地区域性等条件的影响，存在一定的局限性。近年来随着机器学习等人工智能计算算法的兴起和发展，其在土壤液化研究方面显示出了特有的优势。以土壤液化判别相关研究成果及第18届世界地震工程大会部分报告为基础，本文阐述了研究土壤液化判别方法的机器学习算法，分析了相关机器学习算法的基本原理，列举了机器学习算法在土壤液化研究中的应用，展示了机器学习算法相对于传统方法具备灵活、稳定和泛化性强等诸多优异性能，提出了当前机器学习算法存在的缺陷，展望了机器学习算法在土壤液化研究领域未来发展趋势。

关键词

岩土工程 / 机器学习算法 / 土壤液化 / 液化判别 / 第18届世界地震工程大会