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这项研究研究了机器学习算法的能力，即支持向量回归（SVR），以预测驱动的凝结桩的轴承能力。用于训练该算法，因为DLT衍生的容量用作目标值。将性能与丹麦驾驶公式进行比较。该研究探讨了在选择，操纵和创建相关输入变量（功能）的过程中域知识和功能工程的重要性，从而改善了模型性能和概括。训练有素的模型与目标表现出很高的相关性，并且对其轴承容量预测的信心非常高，表现优于丹麦开车公式。灵敏度分析表明，特征工程模型在参数区域中具有改进的概括和插值功能，而训练集中很少或没有数据。
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