【摘 要】
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变形是反映大坝服役形态变化的直观表征,构建高效准确的变形预测模型对于大坝结构安全控制十分重要。传统单因子及单算法变形预测模型存在泛化能力不足、鲁棒性差等问题,易出现预测偏差甚至误判。针对这一问题,本文选取不同变形解释因子及回归算法,构建多种单因子单算法预测模型,结合Stacking集成学习思想,对上述模型进行组合,提出了大坝变形组合预测模型。该组合模型以Stacking集成学习为核心,采用高斯过程
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U2243223,51739003）；
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变形是反映大坝服役形态变化的直观表征,构建高效准确的变形预测模型对于大坝结构安全控制十分重要。传统单因子及单算法变形预测模型存在泛化能力不足、鲁棒性差等问题,易出现预测偏差甚至误判。针对这一问题,本文选取不同变形解释因子及回归算法,构建多种单因子单算法预测模型,结合Stacking集成学习思想,对上述模型进行组合,提出了大坝变形组合预测模型。该组合模型以Stacking集成学习为核心,采用高斯过程回归作为元学习器,从算法、因子两方面对单因子单算法预测模型进行集成,并通过k折交叉验证减小模型过拟合风险。以某混凝土拱坝变形监测数据为例,通过多模型构建与性能比较,对所提出模型的准确性与有效性进行评估。结果表明:单因子单算法预测模型具备准确性和多样性的特征;通过算法、因子集成,组合模型的预测精度和鲁棒性得到了显著提高,在水位波动期的预测能力得到了有效增强。综上,大坝变形组合预测模型具备出色的非线性信息挖掘与建模预测能力,可为大坝安全监测提供可靠依据。
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