【摘 要】
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施工仿真参数是影响高心墙堆石坝仿真结果准确性的关键。现有方法基于历史数据来预测未来填筑层的仿真参数，忽略了不同层之间的施工差异；同时，在新一层开始时往往存在数据不足或缺失的问题；此外，施工参数受到气象条件、机械运行状态等多因素影响而动态变化。本文利用迁移学习解决了上述问题，该方法具有通过知识迁移解决少样本建模问题的优势，同时考虑气象条件、机械运行状态等多种因素的定量影响，提出迁移学习框架下的高心墙
【基金项目】
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国家自然科学基金雅砻江联合基金项目（U1965207）；
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施工仿真参数是影响高心墙堆石坝仿真结果准确性的关键。现有方法基于历史数据来预测未来填筑层的仿真参数，忽略了不同层之间的施工差异；同时，在新一层开始时往往存在数据不足或缺失的问题；此外，施工参数受到气象条件、机械运行状态等多因素影响而动态变化。本文利用迁移学习解决了上述问题，该方法具有通过知识迁移解决少样本建模问题的优势，同时考虑气象条件、机械运行状态等多种因素的定量影响，提出迁移学习框架下的高心墙堆石坝施工仿真参数改进蝗虫算法优化的多层感知机动态预测模型。首先，建立综合考虑多因素影响的施工仿真参数IGOA-MLP预测模型；其中，采用非线性缩减因子和柯西-高斯混合变异模式改进蝗虫优化算法（IGOA），并利用IGOA高效全局最优搜索能力来优化多层感知机（MLP）的超参数。其次，引入迁移学习策略，将训练集划分为源域和目标域，并在MLP隐藏层中增加自适应层以表征源域数据与目标域数据的差异性，实现历史工况和新工况间的知识迁移，从而解决新工况下缺少数据的问题。工程实例表明，相比于传统MLP模型以及未使用迁移学习的IGOA-MLP模型，本文所提方法的平均绝对百分比误差（MAPE）分别降低了54.68%、40.57%，证明了本文所提模型能够更准确地预测仿真参数，为仿真计算提供可靠的数据基础。
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