一种砂土中单桩基础p-y曲线机器学习预测方法

本发明提供了一种砂土单桩基础p‑y曲线预测方法，是首先，整合砂土的物理性质参数与桩基的几何特性作为核心输入变量，用以训练先进的XGBoost预测模型。随后，针对目标p‑y曲线上的一系列土体反力p及其相关输入特征输入至已训练的XGBoost模型中，以获取p的精确预测值。最终，将XGBoost模型输出的预测结果及其配套输入特征导入GPR模型，从而生成高精度的目标p‑y曲线。本发明不仅为砂土单桩基础的p‑y曲线预测提供了一个既科学又高效的解决方案，而且凭借其出色的计算速度和预测精度，尤其适用于复杂多变的不均匀砂土地基场景。此外，该技术展现出强大的泛化应用能力，为海上风电领域大直径单桩基础的设计提供了宝贵的指导与参考。