一种基于XGBoost机器学习算法的单桩承载力预测方法

本发明提供一种基于XGBoost机器学习算法的单桩承载力预测方法，包括如下步骤：（1）获取试验数据并对其进行预处理，所述试验数据包括土层输入参数、桩参数和施工参数，将预处理后的试验数据划分为测试集和训练集；（2）根据土层输入参数和桩参数构建桩基设计阶段机器学习模型，根据土层输入参数、桩参数和施工参数构建桩基施工阶段机器学习模型，并采用贝叶斯优化算法分别对两个机器学习模型进行优化；（3）根据需要利用完成优化的两个机器学习模型分别计算桩基设计和施工阶段的单桩承载力。本发明综合考虑各阶段的影响因素，对其进行算法学习，能快速对钢筋混凝土预制管桩的承载力进行有效预测，可用于优化桩长设计、降低桩材成本和提升施工质量。