数据稀缺下海相黏土参数预测的物理增强模型

陈朝晖; 吴泓滔

doi:10.16285/j.rsm.2025.0884

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数据稀缺下海相黏土参数预测的物理增强模型

更新时间：2026-07-06

- 数据稀缺下海相黏土参数预测的物理增强模型
- Vol. 47, Issue 5, Pages: 1501-1512(2026)
- 作者机构：
  
  1. 重庆大学土木工程学院
  2. 重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16285/j.rsm.2025.0884
  CLC： TU442
- Published：2026
- 稿件说明：
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陈朝晖, 吴泓滔. 数据稀缺下海相黏土参数预测的物理增强模型[J]. 2026, 47(5): 1501-1512.
DOI：

陈朝晖, 吴泓滔. 数据稀缺下海相黏土参数预测的物理增强模型[J]. 2026, 47(5): 1501-1512. DOI： 10.16285/j.rsm.2025.0884.

摘要

针对海相黏土参数样本稀缺、分布稀疏及物理一致性缺失的问题，构建了一种融合领域物理知识的数据增强算法（physics-guided augmentation，简称PGA）与加权核函数策略的高斯过程回归（Gaussian process regression，简称GPR）模型PGA-GPR。该模型将有效应力原理、抗剪强度上限和超固结比约束等物理知识引入数据增强过程，结合多核加权机制提升非线性捕捉能力与物理一致性。采用TC304b数据库中挪威海相黏土实测数据验证了所建模型的参数预测能力。结果表明：稀疏样本条件下，PGA-GPR模型相较传统机器学习模型和海相黏土分层随机场模型，决定系数R

提升17%～53%，预测精度高、结果更趋稳定，且能有效表征沿深度方向海相黏土超固结状态的变化规律。不少于84%的土性参数真实值落入该模型95%置信区间内，显示了所建PGA-GPR模型可靠的预测区间，为应对岩土工程稀缺数据问题提供了新途径。

Abstract

关键词

Keywords

references

纠永志,黄茂松.超固结软黏土的静止土压力系数与不排水抗剪强度[J].岩土力学,2017(04).

Xing Zhu,Jian Chu,Kangda Wang,Shifan Wu,Wei Yan,Kiefer Chiam.Prediction of rockhead using a hybrid N-XGBoost machine learning framework[J].Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering,2021(06).

赵腾远,宋超,何欢.小样本条件下江苏软土路基回弹模量的贝叶斯估计——基于静力触探数据与高斯过程回归的建模分析[J].岩土工程学报,2021(S2).

陈朝晖,牛萌萌,罗琳,黄凯华,唐冲.基于304dB的北欧海相黏土参数空间非均匀变异性研究[J].岩土力学,2024(02).

张化进,吴顺川,李兵磊,赵宇松.基于高斯过程回归的岩石抗剪强度参数不确定性估测[J].岩土力学,2024(S1).

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