0引言

 

　　静压预应力混凝土管桩是桩基工程中常用的一种沉桩方法，准确并且便捷地确定现实工程中每一根工程桩的单桩极限承载力成为学者一直关注的问题，也是工程设计中首先要解决的问题之一。静压管桩单桩极限承载力受太多现实因素的影响，具有复杂的非线性特征，在国内，对静压管桩单桩极限承载力的计算仍然是以静载试验结果为依据，通过规范或者经验公式进行计算[1]。目前，关于确定静压管桩单桩极限承载力的方法由于自身存在局限性，能够做到准确地、经济地、便捷地确定工程中每一根桩实际的承载力具有一定的难度，而采用传统的预测方法也不太理想。一些传统的预测方法，如应用人工神经网络[2]的方法进行预测时，实践中收集的数据有时不能满足人工神经网络模型的要求；应用灰色预测模型只能预测出样本数据发展的大致趋势。本文是应用支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）对静压管桩单桩极限承载力进行预测，支持向量机是建立在统计学理论基础上，是数据挖掘的一种新技术[4]，并成为解决分类问题和回归问题的有效方法。

 

　　1支持向量回归机原理

 

　　支持向量机在处理非线性问题时，将非线性问题转化为高维空间中的线性问题，然后用一个核函数来代替高维空间中的内积运算，从而巧妙地解决了复杂的计算问题。把输入样本通过Ψ：x→h映射到高维特征空间H，当在特征空间中构造最优超平面时，没有必要知道映射的具体形式，实际上只需进行内积运算。设样本集为：{（xi，yi），i=1，2，…，l}，回归函数用下列线性方程来表示：

 

　　参考文献：

 

　　[1]阮起楠.预应力混凝土管桩[M].北京：中国建材工业出版社，2000.

 

　　[2]石华旺，李万庆，孟文清.基于RS一ANN的煤矿安全控制[J].系统工程理论与实践，2009，29(1)：174-179.

 

　　[3]李德江，花向红，李涛，朱成林，基于支持向量机的建筑物沉降预测模型研究[J].测绘工程，2009，18(3)：29-31.

 

　　[4]TrafalisTB，GilbertRC.Robustsupportvectormachinesforclassificationandcomputationalissues[J].OptimizationMethodsandSoftware.2007，22(1)：187-198.

 

　　[5]Mengwenqing，Liwanqing，Lijiping，Zhangming，Riskpredictionmodelforconstructionprojectsbasedonroughsetsandartificialneuralnetworks[J].Futureinformationtechnologyandmanagementengineering.2009.