基于LightGBM算法的海洋土压缩参数预测模型

作     者：汪明元 王振红 陈松庭 WANG Mingyuan;WANG Zhenhong;CHEN Songting

作者机构：浙江华东建设工程有限公司浙江杭州310014 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司浙江杭州311122 浙江工业大学土木工程学院浙江杭州310023 

出 版 物：《浙江工业大学学报》 (Journal of Zhejiang University of Technology)

年 卷 期：2024年第52卷第1期

页      码：17-24页

摘      要：近年来海洋工程项目不断增多,海洋岩土参数的确定对于保证工程安全性、提高经济效益有重要意义。目前主要通过室内与原位试验对土体参数进行研究,存在着成本高、效率低的问题。以某海上风电场项目勘察中所获取的海洋土压缩系数av和压缩模量Es为研究对象,选取样底深度、含水率、湿密度、土粒相对密度和液塑限等为基本变量,利用机器学习算法研究各类参数的相互关系和规律。构建一种基于LightGBM(Light gradient boosting machine)算法的土体压缩参数预测模型,通过k折交叉验证方法及贝叶斯优化改善预测性能。研究结果表明:笔者模型能够有效预测土体压缩参数,k折交叉验证方法及贝叶斯超参数优化能够提高预测准确度。此外,分析了k折次数、人工特征、数据集大小、预测量与输入特征相关性等因素对模型准确性的影响。

主 题 词：海洋土 参数估计 LightGBM模型 贝叶斯调参 

学科分类：08[工学] 080104[080104] 0815[工学-矿业类] 0801[工学-力学类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-4303.2024.01.003

馆 藏 号：203125415...