《一种提高拱坝位移预测模型性能的组合建模方法》

技术简介：

本发明公开了拱坝位移监控技术领域的一种提高拱坝位移预测模型性能的组合建模方法；包括采集拱坝位移和环境量监测数据,以监测数据中的位移因果分量为输入,拱坝实测位移为输出,建立用于拱坝位移预测的MLR子模型,定义为第一类子模型,并采用融合拱坝多测点位移时变规律一致性程度尽可能大目标的改进参数优化法,分别建立用于拱坝位移预测的NN、ELM、SVM和RVM机器学习子模型,定义为第二类子模型；根据各子模型的评价指标和改进参数优化法,建立五型、四型、三型、二型组合模型,比较各组合模型和预测MSE增比最小的子模型的位移预测精度,将最优者作为最终的组合预测模型,可有效减轻机器学习模型的过拟合程度,提高了拱坝位移预测模型的预测精度。

研发人员：王少伟;徐丛;刘毅;顾昊;徐波;胡坤