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Prediction of lateral wall deflections of excavations in water-rich sands by a modified multivariate-adaptiveregression- splines method

引用

Frontiers of Structural and Civil Engineering 2024年第12期18卷 1971-1984页

作者： Dongdong FAN Delujia GONG Yong TAN Yongjing TANG State Key Laboratory of Disaster Reduction in Civil Engineering Department of Geotechnical EngineeringCollege of Civil EngineeringTongji UniversityShanghai 200092China

Machine learning methods have advantages in predicting excavation-induced lateral wall *** to lack of sufficient field data,training data for prediction models were often derived from the results of numerical simulations,leading to poor prediction *** on a specific quantity of data,a multivariate adaptive regression splines method(MARS)was introduced to predict lateral wall deflections caused by deep excavations in thick water-rich *** of lateral wall deflections to affecting factors was *** is disclosed that dewatering mode has the most significant influence on lateral wall deflections,while the soil cohesion has the least *** crossvalidation analysis,weights were introduced to modify the MARS method to optimize the prediction *** of the predicted and measured deflections shows that the prediction based on the modified multivariate adaptive regression splines method(MMARS)is more accurate than that based on the traditional MARS *** prediction model established in this paper can help engineers make predictions for wall displacement,and the proposed methodology can also serve as a reference for researchers to develop prediction models.

关键词： lateral wall deflection machine learning multivariate adaptive regression splines method excavation database water-rich sand

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