基于堆叠集成算法的软岩填方路基沉降融合预测模型研究

摘要

在降雨入渗和交通荷载影响下，路基内部填筑软岩易发生持续的颗粒破碎、迁移及重新排列，进而引发路基产生不均匀沉降.沉降变形是评估路基稳定性与安全性的关键指标，开展路基沉降预测是预防道路失稳或病害的重要手段.然而，传统单一预测模型通常缺乏良好的普适性与泛化能力，难以适用于不同工况条件下的路基工程.因此，收集并分析了18个公路和铁路软岩填方路基工程的沉降监测数据，总结归纳了波浪型、折线型以及抛物线型等多种典型沉降趋势.在此基础上，基于Stacked Generalization(SG)集成算法，将三类不同领域内的预测模型进行组合，构建了适用于预测软岩填方路基沉降的SG融合模型.改进后的模型避免了复杂的超参数调整过程，适合直接应用于实际工程.并使用了Blocked K-Fold训练策略，提高模型的鲁棒性.在实际监测样本与数据匮乏的小样本条件下，将模型预测结果与多个传统模型进行对比，结果显示，SG融合模型多项误差评价指标显著低于其他模型，针对多个工程的沉降预测精度最高，具有更高的适用性和鲁棒性.研究成果可为软岩填方路基服役性能评价及工后维护提供理论参考与技术支撑.

关键词

路堤工程 / 沉降 / 集成算法 / 堆叠泛化 / 预测

基金资助

国家自然科学基金资助项目（52078066,52378440,52078067）; 交通运输行业重点科技项目（2022-MS1-032）; 湖南省自然科学基金项目（2023JJ1004,2024JJ6023）; 湖南省教育厅科学研究项目（22B0342）; 长沙市杰出创新青年培养计划（kq2305023）; 长沙理工大学实践创新与创业项目（CLSJCX23045）