1.基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：包括以下步骤：采用拉丁超立方抽样方法建立桩-土变量的参数样本，所述参数样本包括土体变量和桩体变量；将参数样本划分为数量均等的K份，所述K为大于等于2的正整数；

采用数值模拟方法对参数样本建模，得到参数样本对应桩体的受力变形值，所述受力变形值包括沿桩体长度方向的弯矩分布、桩体沉降值、桩体极限承载力；

通过Lasso方法对输入变量及需求变量进行敏感性分析，所述输入变量为土体变量和桩体变量，所述需求变量为受力变形值；所述Lasso方法通过交叉验证确定输入参数的最佳权重，其惩罚函数公式如下：，

式中，n为样本个数，m为所有输入变量个数，yi表示第i个样本的需求变量值，xij为第i个样本中第j个输入变量的值，βj表示第j个输入变量的权重值，β0表示初始系数权重值，β0到βm的初始取值为0～1之间的随机数；λ为正则化参数，λ初始值取0.01；随机取一份参数样本作为测试集，其余K-1份参数样本作为训练集进行交叉验证，降低输入变量维度；

建立基于L-M算法的BP神经网络模型，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层的个数为降低维度后输入变量的个数，所述输出层为所需求的受力变形值；

对隐藏层神经元个数的范围进行定义，并对其进行循环遍历训练，通过对比训练误差确定最佳隐藏层神经元个数；

使用训练后的神经网络模型，对新的变量参数进行分析，预测桩体的受力变形。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述土体变量包括重度、孔隙率、不均匀系数、粘聚力、渗透系数、压缩模量和比重；所述桩体变量包括桩-土摩擦角、刚度、长径比、螺距、叶片钢盘厚度、土工材料刚度、桩体填料摩擦角和桩长。

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述对参数样本建模包括基于摩尔库伦本构模型或剑桥模型的桩周土体和基于弹塑性理论的桩体。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述惩罚函数采用最小角回归法求解。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述降低输入变量维度，选择通过Lasso方法验证后权重不为0的输入变量。

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述神经网络模型的权重更新采用L-M算法、激活函数采用Sigmoid。

7.根据权利要求1所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述循环遍历训练包含不同隐藏层神经元个数的神经网络，通过评定神经网络预测误差确定最佳隐藏层神经元个数。

8.根据权利要求7所述的基于机器学习的桩-土相互作用预测分析方法，其特征在于：所述神经网络预测误差采用均方误差评定。