基于相关向量机的富水砂层渣土改良试验效果预测

作     者：张研 梁卓悦 廖逸夫 ZHANG Yan;LIANG Zhuo-yue;LIAO Yi-fu

作者机构：桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室桂林541004 桂林理工大学土木与建筑工程学院桂林541004 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2021年第21卷第17期

页      面：7293-7298页

学科分类：081401[工学-岩土工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：国家自然科学基金(52068016) 广西高等学校高水平创新团队及卓越学者计划(2020) 广西自然科学基金(2020GXNSFAA159125,2020GXNSFAA297118) 广西岩土力学与工程重点实验室(桂科能19-Y-21-9) 

主　　题：富水砂层 相关向量机模型 相关系数 预测 

摘      要：为了精准、高效获得富水砂层渣土改良试验效果,以渗透系数、内摩擦角(改良前)、电阻率、泡沫剂浓度和膨润土浓度为输入变量,坍落度、渗透系数、内摩擦角(改良后)为输出变量,并基于24组富水砂层渣土改良数据,建立相关向量机(relevance vector machine,RVM)预测模型,将预测结果与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行对比分析。结果表明:RVM模型在预测坍落度、渗透系数和内摩擦角时的平均误差分别为0.73%、0.38%和2.24%,优于BP神经网络模型的1.76%、4.53%和3.60%;通过计算皮尔逊相关系数,可知RVM预测值与实测值对应坍落度、渗透系数、内摩擦角的相关系数r分别为0.9999、0.9993和0.9878,说明拟合程度极高。由此可见,RVM模型具有预测精度高、可靠性高的优点,为富水砂层渣土改良试验效果的预测提供一种新方法。