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摘要：本发明提供了一种基于PCA‑GA‑RF的DCM桩抗压强度预测方法，适用DCM桩施工领域。本发明包括数据采集及预处理、主成分分析法提取特征、随机森林模型超参数寻优和模型测试，随机森林通过构建多棵决策树并结合其预测结果，提高了DCM桩的抗压强度预测模型的稳定性和鲁棒性，使用主成分分析法从高维数据中提取有效信息，使用遗传算法寻求随机森林最优的超参数，进一步提升随机森林的预测性能，通过改进随机森林方法弥补现有DCM桩抗压强度预测方法的不足，为DCM桩的抗压强度预测问题带来创新性的解决方案，可广泛应用于地基加固DCM桩施工领域。

主权项：1.一种基于PCA-GA-RF的DCM桩抗压强度预测方法，其特征在于具体包括以下步骤：S101、数据采集及预处理；所述数据采集及预处理，包括DCM桩采集系统获取施工过程中有关参数，具体包括施工高程、水泥掺量、总水掺量、BRN、预搅拌次数、总搅拌次数、龄期、水深、含水率、天然密度、孔隙比、液限、塑限、压缩系数、压缩模量、快剪c值、快剪φ值、土压力和抗剪强度，然后通过现场取芯试验获得实际DCM桩的抗压强度测量值，将所述有关参数以及对应的取样高度和DCM桩抗压强度整理后作为数据集，预处理过程使用局部异常因子算法识别异常值，并采用插值法替换异常值和缺失值，然后通过数据集中各参数的均值μj、方差σj，对各参数数据xi,j进行标准化转换，将预处理后的数据集以8:2的比例划分为训练集和测试集； 式中，zi,j-第i个标准化样本第j个参数数据；S102、主成分分析法提取特征；所述主成分分析法提取特征，包括将所述数据集中除DCM桩抗压强度外的各项参数作为特征，通过计算数据的协方差矩阵以衡量不同特征之间的线性相关性， 式中，C-协方差矩阵，zi-第i个标准化样本，-样本均值，n-样本数；然后计算协方差矩阵的特征值和特征向量，设置特征值阈值K，将特征值大于K的特征作为主成分，输入到预测模型中；S103、随机森林模型超参数寻优；所述随机森林模型超参数寻优，包括构建随机森林模型并用遗传算法对模型的超参数进行寻优，所述寻优过程包括：a.种群初始化，对随机森林模型的超参数进行初始化，获取N组超参数组合作为初始化种群，每组超参数组合作为种群的一个个体，初始化种群由随机染色体组成，所有染色体都是二进制编码，当所述编码为“0”时，该编码对应超参数没有被选择；b.构建适应度函数，根据误差函数MSE计算适应度函数值，选择所述适应度函数值大的个体遗传至下一代； 式中，yi-DCM桩抗压强度实际值，-DCM桩抗压强度预测值；c.遗传算法选择、交叉、变异，模型使用初始化种群中的超参数对DCM桩抗压强度进行预测，根据适应度函数对种群个体进行评价，通过选择操作符根据不同个体的适应度筛选出前m个优良个体作为父代种群，然后通过设定的交叉操作符和变异操作符，父代种群中的个体执行交叉和变异操作，形成具有新特征的候选个体，重复执行交叉和变异操作，直至满足停止条件或达到最大迭代次数，输出最后一次迭代的新种群中个体总数量比例最大的个体；S104、模型测试；所述模型测试，包括采用测试集数据验证遗传算法优化后的随机森林回归预测模型，采用决定系数R2、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE作为性能评估指标。

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