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申请/专利权人：中交第四航务工程局有限公司;中交四航工程研究院有限公司

摘要：本发明提供了一种基于相关向量机的DCM桩抗压强度预测方法，适用于地基加固DCM桩施工领域；本发明的一种基于相关向量机的DCM桩抗压强度预测方法包括数据收集和预处理、特征选择、核函数选择和参数设定、相关向量机模型训练、后验概率估计以及模型评估和应用；训练过程通过迭代优化权重参数，自动确定有效的支持向量，降低了模型复杂度，可以用较少的样本进行预测，也减少了训练时和预测应用时的计算负担，同时通过并行训练的多个相关向量机模型进行DCM桩的抗压强度预测保证应用时的泛化能力和准确性，可广泛的应用于地基加固施工前的DCM桩抗压强度预测。

主权项：1.一种基于相关向量机的DCM桩抗压强度预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S101，数据收集和预处理；所述数据收集和预处理，包括在施工过程中通过土工试验收集各土层土壤类型有关的有机质含量、塑性指数、剪切强度数据以及通过DCM桩配备的数据采集系统采集与DCM桩施工流程有关的各土层阶段内搅拌速度、搅拌时间、搅拌深度、贯入速度、水灰比、成桩直径、桩长、外加剂掺量、掺合料掺量、固化时间数据，还包括通过各土层取芯抗压试验获取DCM桩的抗压强度值，然后对上述数据进行预处理以及样本划分；S102，特征选择；所述特征选择，包括使用皮尔逊相关系数分析方法选择与DCM桩抗压强度相关性较强的数据作为特征变量，经筛选后所述相关性较强的数据包括水灰比、成桩直径、桩长、外加剂掺量、掺合料掺量和固化时间；S103，核函数选择和参数设定；所述核函数选择和参数设定，包括选择高斯径向基函数核作为核函数，然后将核宽度参数初始化；S104、相关向量机模型训练；所述相关向量机模型训练，包含使用已经选择的特征和核函数，利用m个训练集分别训练m个相关向量机模型，一个训练集训练一个相关向量机模型的过程独立且流程相同；S105、后验概率估计；所述后验概率估计，包括预设数据输入值与目标值的关系表达式1，对表达式中的权重参数设置先验分布，然后结合训练集数据计算条件概率，根据贝叶斯定理得到以超参数形式进行数学表示的权重参数后验分布，随后通过最大化对数边缘似然函数对超参数进行迭代优化，并根据迭代过程中的超参数值更新权重参数； 式中，t为目标值，n为一个训练子集数据的样本总数，ωi为第i个样本的权重参数，Kx,xi为核函数，x为输入值，εi为服从均值0，方差σ2的高斯分布噪声；S106，模型评估和应用；所述模型评估和应用，包括当模型达到预设的迭代次数后，当前训练子集数据对应的相关向量模型，然后使用测试集数据对相关向量模型进行评估，根据预测值与实际值的相对误差对m个相关向量机的预测性能进行评估，通过调整核宽度参数的值来优化相关向量机模型预测的准确性，还包括将模型部署到实际应用中，将m个相关向量模型的预测值均值作为最终的DCM桩抗压强度预测值。

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