【摘 要】
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变形是评价大坝是否安全的重要指标之一。随着变形监测测点的不断增加,实现对所有测点的分析意味着消耗大量时间,往往会出现预报不及时的问题;另一方面,传统机器学习算法的引入虽然提高了预测精度,但参数选取不佳时对结果影响很大且建模过程十分复杂。引入模糊C-均值聚类(FCM)和极端梯度提升算法(XGBoost),首先对大坝的变形测点根据变化规律的相似性进行分区,然后针对每个分区建立XGBoost变形预测模型。以拱坝垂线径向变形监测资料为例,验证了聚类结果的可靠性,并将XGBoost变形预测模型结果与随机森林模型结果
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,三峡大学水利与环境学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1508603,2016YFC0401601),国家自然科学基金资助项目(51579086,51739003)。
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变形是评价大坝是否安全的重要指标之一。随着变形监测测点的不断增加,实现对所有测点的分析意味着消耗大量时间,往往会出现预报不及时的问题;另一方面,传统机器学习算法的引入虽然提高了预测精度,但参数选取不佳时对结果影响很大且建模过程十分复杂。引入模糊C-均值聚类(FCM)和极端梯度提升算法(XGBoost),首先对大坝的变形测点根据变化规律的相似性进行分区,然后针对每个分区建立XGBoost变形预测模型。以拱坝垂线径向变形监测资料为例,验证了聚类结果的可靠性,并将XGBoost变形预测模型结果与随机森林模型结果
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