摘要：研究目的：影响CFG桩复合地基承载力的主要因素有桩的参数、置换率、土的物理力学特性、褥垫层厚度和施工工艺等，且各因素之间存在高度复杂的非线性关系，CFG桩复合地基的承载力比较难于确定。为合理准确预测CFG桩复合地基承载力，通过研究提出基于自适应模糊神经网络的预测方法。研究结论：在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上，利用减法聚类获得模糊推理规则数目，确定网络结构，建立适用于CFG桩复合地基承载力预测的自适应模糊神经网络模型。通过对实测资料的预测结果表明，自适应模糊神经网络比BP网络和最小二乘支持向量机LS—SVM模型具有更高的精度和适应性，为CFG桩复合地基承载力的判别提供了一条新的途径。

关键词：cfg桩复合地基 承载力 自适应模糊神经网络 最小二乘支持向量机 

单位：中铁二院工程集团有限责任公司 成都610031