一种基于BAS-BP的桩基水平承载力预测方法

摘要

本发明涉及一种基于BAS‑BP的桩基水平承载力预测方法，包括以下步骤：a、获取桩基水平承载力试验数据，处理形成数据集，将数据集随机划分为训练集和测试集；b、初始化BP神经网络模型参数和天牛须算法参数，构建BAS‑BP神经网络模型；BAS算法通过迭代更新寻找到最优初始连接权值和阈值，并得到最优适应度值，构建最优BAS‑BP神经网络模型；c、训练BAS‑BP神经网络模型的初始连接权值和阈值，将训练样本和测试样本导入到训练好的BAS‑BP神经网络模型进行桩基水平承载力预测。本发明方法改善了BP神经网络易陷入局部极值的问题，并与BP神经网络模型、GA‑BP神经网络模型和PSO‑BP神经网络模型进行预测效果相比，具有更好地预测效果，对于桩基水平承载力预测有很好的适用性。