基于智能组合模型的大坝变形预测预报研究
李双平1
刘祖强1
张斌1
郑俊星2
王华为1
李永华1
苏森南2
1.长江空间信息技术工程有限公司(武汉),430010,武汉;湖北省水利信息感知与大数据工程技术研究中心,430010,武汉;国家大坝安全工程技术研究中心,430010,武汉2.华中科技大学,430074,武汉
摘要：针对数字孪生水利工程大坝安全"四预"中预测预报的准确性和可靠性需求,提出智能组合模型系统方法.该方法通过深入分析大坝变形的多重影响因素,结合信号处理技术,智能地分离出主导性的大坝变形趋势分量.随后,采用智能算法精确匹配最优拟合模型,并结合灰色模型、时间序列模型及神经网络等多种建模技术,构建了一个高度集成、具有自适应能力的智能组合模型.通过丹江口大坝变形时间序列的训练和优化,并与传统统计模型预测结果对比验证,实验表明,智能组合模型在预测精度、数据适应性和鲁棒性方面具有显著优势,尤其是在处理非线性关系和长时序依赖性方面表现突出,同时有效提升了外延预测精度和泛化能力.此外,该模型能够提前1个周期(时长为一年)准确预测大坝关键部位的潜在变形趋势,为工程人员提供充足的时间采取预防措施,减少潜在风险.利用智能组合模型开展丹江口大坝的变形预测与预报,不仅提升了监测系统的智能化水平,还为大坝的安全评估、风险预警和科学管理提供了有力技术支撑.
关键词：智能组合模型泛化能力鲁棒性大坝变形预测预报
分类号：TV698.2(水利枢纽、水工建筑物)
资助基金：国家重点研发计划(2022YFC3005504)
论文发表日期：2025-01-26
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 65-72 )
英文信息