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A CPTU-based marine soil stratification method considering classification probability
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AI
DOI：10.1016/j.oceaneng.2026.127200.png)
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摘要
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基于CPTU的海域土层分层易产生过多的层段分割和薄层的频繁交替。本研究提出了一种基于CPTU并融合土分类概率的分层方法。该方法构建了监督学习分类模型以预测土类型及其关联概率，用于识别高不确定性区段。基于分类概率开发分层目标函数，并应用迭代优化逐步细化调整分层边界。通过中国浙江省一海洋岩土工程项目验证了所提方法的有效性，并采用消融方案进行对比分析。结果表明，所提方法能有效识别夹层并抑制无意义薄层。分类概率与实际精度显著相关，可作为识别过渡带和模糊分层界面的重要指标。迭代过程能在有限次数内收敛，生成与实际地下特征一致的分层结果。
Keyword:
Marine soil
soil stratification
CPTu
Machine learning
Uncertainty
Optimization
