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题名基于机器学习的岩土工程优化应用研究
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作者
徐全善
祝毓萍
查治洲
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机构
南京工程学院
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出处
《江苏通信》
2024年第2期111-113,共3页
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基金
江苏省大学生创新创业训练计划项目(202311276114Y)
南京工程学院创新基金(TB202309010)。
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文摘
随着机器学习的发展进步,机器学习应用的范围不断增加,将机器学习应用在岩土工程领域能够促使该领域得到更进一步的发展。本文从孔压静力触探试验岩土参数方面对机器学习在岩土工程领域的应用进行了研究,提出在岩土工程中机器学习的应用研究的方法,同时,对机器学习在岩土工程的多方面应用进行了展望。
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关键词
机器学习
岩土工程
应用研究
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分类号
TU4
[建筑科学—土工工程]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于CPTU测试岩土参数机器学习应用研究
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作者
徐全善
祝毓萍
沈正
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机构
南京工程学院
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出处
《电脑知识与技术》
2023年第33期94-99,102,共7页
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基金
江苏省大学生创新创业训练计划项目(202311276114Y)
南京工程学院创新基金(TB202309010)。
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文摘
岩土的参数在工程设计中具有十分重要的意义,但是岩土参数具有不确定性,与其有关的工程如基坑、边坡、基础工程等极易发生事故。针对上述问题,文章基于孔压静力触探(CPTU)测试岩土力学参数,结合数据挖掘和统计学分析方法,挖掘和提取CPTU测试数据中的关键信息和特征,采用贝叶斯相关理论统计岩土参数的特征,并且进行分析,可以精确描述岩土介质的变异性,同时通过机器学习采用Matlab软件对岩土参数进行优化,量化了岩土参数的不确定性,增加了得到参数的可靠性。结果表明:本项目通过机器学习贝叶斯方法模型技术对岩土参数进行校准与检核,大大降低了岩土参数具有不确定性的问题,具有实用性。本文研究成果可成为降低岩土参数的不确定性工作提供一定的借鉴与参考。
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关键词
孔压静力触探
岩土参数
机器学习
贝叶斯
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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