熵权法提升PHC管桩承载力组合预测精度

本文主要探讨了在PHC管桩承载力预测领域中，如何通过结合多种预测技术来提高预测精度和实用性。PHC管桩，全称为预应力高强混凝土管桩，是一种常用的地基处理和深基础结构材料，其承载力对工程设计至关重要。 文章首先介绍了背景，针对单一预测方法可能存在的误差问题，作者选择使用灰色模型GM(1,N)，这是一种基于时间序列数据的预测模型，适用于非线性和不确定性强的情况。GM(1,N)以其良好的适应性和预测性能被纳入研究。 其次，作者还引入了多元线性回归和BP神经网络这两种统计学和机器学习方法。多元线性回归是通过分析多个自变量与因变量之间的关系进行预测，而BP神经网络则是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，能够处理复杂非线性关系。 为了确保各种预测方法的有效组合，熵值法被应用于确定权重系数。熵值法是一种信息论中的不确定性度量，它根据各预测模型的预测误差或不确定性来分配权重，从而实现不同方法的优化集成。 在具体应用中，对PHC管桩的承载力进行了对比预测，结果显示GM(1,N)法的平均绝对百分比误差(MAPE)为5.4%，多元线性回归法的MAPE为3.0%，BP神经网络法的MAPE为2.8%，而组合预测法的MAPE进一步降低到了2.3%。这表明，通过组合预测法，预测精度得到了显著提升，显示出更高的实用价值。 最后，文章总结了关键发现，即在PHC管桩承载力预测中，组合预测法，特别是结合灰色模型GM(1,N)、多元线性回归和BP神经网络，并利用熵值法确定权重的策略，不仅提高了预测精度，而且具有更好的实际应用潜力。这项研究对于工程项目的成本估算、风险评估以及整体设计优化具有重要意义。 关键词包括：PHC管桩、熵值法、组合预测、BP神经网络，这些词汇突出了文章的核心研究内容和领域。整体上，该研究为提高PHC管桩承载力预测的准确性提供了一种有效的策略，对于相关领域的工程实践具有很高的参考价值。