基于IGWO-BP神经网络的管桩承载力预测方法

本发明公开了一种基于IGWO‑BP神经网络的管桩承载力预测方法，包括：1、分别建立考虑不同管桩尺寸、土层物理参数的桩‑土有限元模型分别进行动载和静载计算，采集动静载试验数据；2、利用皮尔森相关系数对计算所得动载数据进行特征选择；3、利用动静载实验数据训练BP神经网络模型，并构建改进的灰狼优化算法优化BP神经网络中隐含层与输出层之间的权值和阈值，通过全局搜索找到最佳权值和阈值；4、将预测集的动载试验数据代入IGWO‑BP网络模型进行管桩承载力预测。本发明能利用管桩动载试验数据来预测对应的管桩承载力，从而能实现对管桩承载力高精度预测，以克服管桩承载力静载试验成本高、耗时长等诸多问题。