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作者：欧孝夺;梁枫;江杰;
单位：广西大学土木建筑工程学院;
摘要：针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少，且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题，提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数，构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比，并结合工程实例来验证本模型的适用性。结果表明，结合粒子群算法优化的PSO-BP神经网络模型，其平衡点位置预测值与真实值的平均相对误差控制在1.93%以内，而BP神经网络的平衡点位置预测值平均相对误差最高可达14.83%;依托来宾市当地以灰岩为持力层的工程试桩数据构建的PSO-BP神经网络平衡点位置预测模型，其仿真预测结果的均方根误差(R_(MSE))为0.294,决定系数R~2为0.988,预测值与真实值的相对误差在3.0%以内；在工程实例的对比验证中，PSO-BP神经网络模型在平衡点位置预测上的精度高于规范经验公式法，更接近实际位置，可作为灰岩地区基桩自平衡试桩测试的平衡点位置确定的有效手段。
关键词：自平衡法;;平衡点;;粒子群优化-反向传播神经网络;;粒子群算法;;灰岩
基金资助：国家自然科学基金项目(51978179);; 广西重点研发计划项目(桂科AB19245018)
