基于机器学习的方法来确定HSS模型的区域参数:中国青岛的一个案例研究
Changfeng Yuan1, Qiming Zhang2, Hao Feng2
1School of Civil Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao, 266520, China. yuanchangfeng@qut.edu.cn.
本研究引入了一种机器学习框架,以高效地确定特定地区的硬化土壤小菌株 (HSS) 模型参数,克服区域变异性和地质工程高成本的挑战.
科学领域:
- 地质技术工程 地质技术工程
- 计算力学 计算力学 计算力学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 硬化土壤小压力 (HSS) 模型准确模拟复杂的土壤应力路径,但需要许多具有显著区域变异性的参数.
- 确定这些参数是昂贵和耗时的,阻碍了在地质工程中的实际应用.
研究的目的:
- 开发一个高效的基于机器学习的框架来确定特定地区的HSS参数.
- 为应对参数确定成本和地质技术应用中的区域变异性所带来的挑战.
主要方法:
- 对参数比率进行统计分析,以确定敏感参数.
- 对高度可变的参数进行参数采样设计.
- 训练BP神经网络进行非线性映射和智能反向分析.
- 申请到中国青岛,用于平面填充,泥土和中细砂.
主要成果:
- 机器学习框架成功地确定了典型的青岛层的HSS参数.
- 数字模拟显示了与现场监测数据的高度一致性 (RMSE <0.51毫米,MAE <0.4毫米).
- 针对不同土壤类型,确定了青岛的关键反转参数比率.
结论:
- 拟议的机器学习框架为确定特定站点的HSS参数提供了有效的解决方案.
- 这种方法提高了先进的构成模型在地质工程中的实用性.
- 该研究为中国青岛提供了关键的区域HSS参数比率.
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