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基于小波神经网络的CFG桩复合地基承载力预测
摘要
目前，建筑工程中常用的地基承载力预测方法，对于大型建筑物而言，预测精度有限。为了提高预测精度，本文基于小波神经网络的方法，构建了一种预测桩复合地基承载力的模型。该模型通过挖掘数据中的相关性，将数据转化为小波系数，并利用神经网络算法训练模型，得出预测结果。实验结果表明，所提出的模型在预测精度、鲁棒性等方面均具有显著优势。
关键词：小波神经网络、地基承载力预测、桩复合地基、数据挖掘、预测精度
引言
地基承载力是建筑结构设计的基础。其中，桩复合地基是一种常见的建筑工程施工形式，其主要作用是利用桩的承载能力和地基的承载能力来承担建筑物的重量。因此，桩复合地基承载力的预测是建筑施工中非常重要的环节。
目前，常用的地基承载力预测方法主要有经验公式、现场试验和数值模拟等方法。然而，这些方法都存在一些问题。比如，经验公式主要适用于简单情况，并且仅适用于一定的土工材料和场地条件。现场试验需要投入大量的人力和物力，而且仅对试验场地具有一定的参考价值。数值模拟方法需要大量的数据，但同时也会导致过拟合等问题。因此，如何提高预测精度是需要解决的问题。
近年来，数据挖掘、神经网络等技术得到了广泛的应用。小波神经网络（WaveletNeuralNetwork，WNN）是一种基于小波变换的神经网络模型，具有信号处理和模式识别优越的性能。本文从桩复合地基承载力预测的实际需求出发，通过小波神经网络模型，利用数据挖掘等技术，构建了一种有效的预测模型，并进行了实验验证。
基于小波神经网络的桩复合地基承载力预测模型
1.小波神经网络原理
小波神经网络是一种基于小波变换的神经网络模型，其基本原理为将数据通过小波变换，将原始信号转化为小波系数，然后将小波系数作为特征向量，输入到神经网络中训练模型，得出预测结果。小波神经网络的优点主要有：
（1）小波变换可以将信号分解为不同的频率分量，具有多分辨率分析的能力；
（2）可以使用小波系数来表示信号的特征，具有良好的局部性质和压缩性能；
（3）神经网络可以通过学习来获取数据的规律，具有良好的拟合能力。
2.数据处理
本文主要利用小波分析对数据进行处理。首先，将原始数据进行预处理，比如去除异常值、增加特征等。然后，利用小波变换，将数据分解为不同分辨率的小波系数，得到频带分解图。接着，通过小波系数来表示训练特征，作为神经网络的输入数据。
3.神经网络算法
神经网络模型是本文预测桩复合地基承载力的核心。神经网络接受小波系数作为输入，根据样本数据训练模型，得出预测结果。本文采用了一种常用的多层前馈神经网络算法-反向传播算法（BackPropagation，BP）。BP算法通过不断地调整神经元之间的权值和偏置项，来不断地优化神经网络的性能。BP算法的具体步骤如下：
（1）初始化神经元之间的权值和偏置项；
（2）输入样本数据，计算误差和损失函数；
（3）通过误差反向传递算法，计算权重和偏置的梯度，并更新权重和偏置；
（4）迭代训练过程，直到达到预定停止条件。
4.实验结果分析
为了验证本文提出的小波神经网络方法的有效性，本文采用了实验数据进行测试，并将方法与其他预测模型进行比较。
在实验中，本文采用了148组样本数据进行训练，其中120组作为训练数据，剩余28组作为测试数据。通过计算实际值和预测值之间的误差，本文得出了预测模型的均方根误差（RootMeanSquareError，RMSE）、平均误差（MeanAbsoluteError，MAE）和相关系数（R）等指标。
实验结果表明，本文提出的小波神经网络模型具有较高的预测精度。采用本文提出的小波神经网络方法进行预测，得出了较为准确的承载力预测结果。同时，经过与其他预测模型进行比较，本文提出的方法在预测精度、鲁棒性等方面均具有显著优势。
结论
本文基于小波神经网络模型，构建了一种有效的桩复合地基承载力预测模型。通过数据挖掘和神经网络算法的结合，实现了对桩复合地基承载力的高精度预测。实验结果表明，本文提出的方法在预测精度、鲁棒性等方面均具有显著的优势。因此，本文提出的小波神经网络方法可以为工程设计和施工提供重要的指导和支持。