基于直剪试验和支持向量机模型的土壤抗剪强度预测

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背景：土壤抗剪强度是指土壤能够承受的最大剪应力，是岩土工程中的重要参数。目的：本研究旨在开发支持向量机（SVM）机器学习算法，基于粘粒含量、含水量、比重、孔隙比、液限和塑限等6个输入变量预测土壤抗剪强度。方法：从龙富1号电厂工程项目技术报告中收集了500余个实验样本数据。采用相关系数（R）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等统计指标评估所提出SVM模型的准确性，进行200次模拟计算以考虑随机抽样效应。利用偏依赖图（PDP）对最优SVM模型的预测结果进行解释。结果：验证结果表明SVM模型在土壤抗剪强度预测中表现良好（R=0.9～0.95），含水量、液限和塑限是影响土壤抗剪强度预测的三个最主要因素。结论：本研究为土木工程实际应用中土壤抗剪强度的快速准确预测提供了有效方法。

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