[发明专利]预测土壤压缩系数的方法

摘要

本发明公开了利用基于小波变换的二型模糊支持向量机（SVM）预测土壤压缩系数（SCC）的方法，属于软土地基处理技术领域，该方法选取土样进行室内土工试验测得界限含水率，用于土壤压缩系数的预测。预测过程包括将室内土工试验结果数据进行分解，然后通过5倍交叉验证技术测定和，再进行SVM训练，训练结束后，使用经训练的基于小波的多尺度二型SVM预测土壤压缩系数。本发明所述方法克服了现有技术的诸多缺点，预测能力明显优于神经网络模型，具有很好的推广性能。

主权项

一种预测土壤压缩系数的方法，其特征在于，具体操作步骤包括：步骤一，现场取样：钻探取样孔，利用薄壁取土器采取土样，将土样密封，备用；步骤二，室内土工试验：测定步骤一所取土样的界限含水率；步骤三，预测土壤压缩系数：①数据分解：根据室内土工试验结果，得到软土物理力学性质指标，获取最初的塑性指数系列，用天平被其分解成各种正交分量，所得到的不同组件即为二型SVM的输入，原始系列被分解成一个近似值和细节，并且可以被类似地进一步分解为近似值和细节，这种分解过程可以重复逐次逼近，也可被反过来分解，在此筛选过程结束，该系列可以表示为，其中，是细节的数量，是近似值，是彼此正交的细节，将数据序列分解成多个分层次的有组织的分解体；②计算和：通过5倍交叉验证技术测定和；③SVM训练：一旦输入模式和内核宽度确定，SVM训练可通过样本启动，在本研究中，SVM的输入端有4个部件，SVM网络训练过程由Matlab的软件包进行；④土壤压缩系数预测：训练结束后，使用经训练的基于小波的多尺度二型SVM预测土壤压缩系数。