论文研究 I DEAS二次开发研究及在焊缝疲劳仿真中的应用.pdf
高斯过程是新近发展的一种机器学习方法,对处理复杂非线性问题具有很好的适应性。针对CFG桩复合地基承载力难以合理确定的问题,提出了基于高斯过程的CFG桩复合地基承载力预测模型。该模型通过对少量训练样本的学习,就可以建立CFG桩复合地基承载力与其影响因素之间的复杂非线性映射关系。将模型应用于工程实例,研究结果表明,CFG桩复合地基承载力预测的高斯过程模型是科学可行的。高斯过程模型的预测精度高,适用性强,具有算法参数自适应化的特点且易于实现,具有良好的工程应用前景。
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