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改进堆叠模型对软土压缩性能预测精度的提升

说明

在模型的预测过程中，除了考虑基本的物理因素，还应关注环境变化对软土行为的影响。温度、湿度、加载频率等外部因素对软土的压缩特性有着显著影响，改进堆叠模型通过对这些因素的整合，能够提供更为全面的预测结果。

堆叠模型（StackingModel）是一种通过组合多个模型来提高预测性能的集成方法。它将不同机器学习算法的预测结果作为输入，通过二次学习器（通常是一个简单的线性回归或其他模型）进行优化，生成最终的预测结果。通过将多个基础模型的优势进行融合，堆叠模型能够减少单一模型的偏差和方差，从而提高预测准确性。