【摘 要】
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大坝安全数据的时间序列预测和补全是大坝安全监测中两个常见问题。在实际应用中,应对这两类问题已有相应的经验模型,但由于经验模型过于简单,经验模型在上述两类问题上的效
【机 构】
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中国电建集团国际工程有限公司,北京瑞莱智慧科技有限公司,中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司,中国电建集团海外投资有限公司,鹏城实验室智慧能源工作室,清华大学人工智能研究院
【基金项目】
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中国电力建设股份有限公司科技项目经费资助(DJ-ZDXM-2018-18)
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大坝安全数据的时间序列预测和补全是大坝安全监测中两个常见问题。在实际应用中,应对这两类问题已有相应的经验模型,但由于经验模型过于简单,经验模型在上述两类问题上的效果并不理想。采用机器学习中的决策树模型和神经网络模型,为上述两类问题提供全新的解决方案。基于某水电大坝实测数据,对不同坝段的大坝安全数据进行预测和补全,结果表明本文模型相比于传统经验模型预测与补全精度均显著提高,同时,该模型还可以对模型输出结果进行不确定性分析,增强了结果的可靠性。
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