一种基于机器学习的软土刚度智能预测方法

一种基于机器学习的软土刚度智能预测方法，属于软土刚度预测技术领域。技术方案：基于ICSSA优化RVM模型参数，构建ICSSA‑RVM的软土刚度预测模型；通过Logistic‑Tent混沌映射初始化种群以增强种群的初始多样性；引入自适应权重实现在搜索过程中实现探索性与开发性的均衡；采用结合Levy飞行和逆向学习策略的混合方法更新麻雀位置，提高算法摆脱局部最优解的能力。有益效果：本发明基于机器学习的软土刚度智能预测方法在提高预测效率和准确度、增强模型适应性和泛化能力、提供可靠的预测工具、推动技术创新以及降低工程成本和时间成本等方面均表现出显著的有益效果。