典型文献
基于变权重组合预测模型的混凝土坝变形预测研究
文献摘要：
为建立更加符合混凝土坝变形的预测模型和方法,实现更高精度的大坝变形预测预报,提出了一种基于变权重组合模型的混凝土坝变形预测方法,即首先分别建立LSTM模型、SVR模型、XGBoost模型和LightGBM模型4种热门机器学习预测模型预测了大坝变形,并对比分析了预测值与实测值,得到LSTM模型和LightGBM模型2种优势模型;然后结合各自模型的特点,采用遗传算法给出组合模型在不同时刻的权重系数,进而融合2种优势模型的预测结果得到最终大坝变形预测值;最后根据某混凝土拱坝变形实测数据,进行了实例应用分析.结果表明,组合预测模型能够结合不同预测模型的优势,预测精度和可靠性明显高于单一预测模型,具有较强的实用性.
文献关键词：
混凝土坝;变权重;组合预测;机器学习;变形预测
中图分类号：
作者姓名：
詹明强;陈波;刘庭赫;王福生
作者机构：
河海大学水利水电学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;中水东北勘测设计研究有限责任公司,吉林长春130021;淮安市水利勘测设计研究院有限公司,江苏淮安223005
文献出处：
引用格式：
[1]詹明强;陈波;刘庭赫;王福生-.基于变权重组合预测模型的混凝土坝变形预测研究)[J].水电能源科学,2022(09):115-119
A类：
B类：
变权重组合,组合预测模型,混凝土坝变形预测,预测研究,大坝变形预测,预测预报,组合模型,SVR,XGBoost,LightGBM,门机,机器学习预测,实测值,不同时刻,权重系数,混凝土拱坝,变形实测,实例应用
AB值：
0.2012
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