基于Copula-RF的混凝土坝变形监测模型

发布时间：2025-03-31 22:14

　　 混凝土坝的变形与各种环境量之间存在复杂的非线性映射关系,传统统计模型中预报因子的选择有一定的主观性,且易出现过拟合问题.针对上述问题,本文采用Copula函数对变形影响因子进行非线性相关检验,以确定最优因子集.在此基础上,结合泛化能力强的随机森林(RF)理论,建立了基于Copula-RF的混凝土坝变形监测模型.随后,以某混凝土重力坝为例,根据大坝实测数据验证Copula-RF模型的准确性,通过与基于经典最小二乘回归的混凝土坝变形预测模型分析结果比较,根据均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分比误差等指标评价模型的拟合、预测精度.计算结果表明,相比于采用最小二乘回归的混凝土坝变形预测模型,Copula-RF模型预测精度更高,性能更加稳定,为混凝土坝变形监测提供了一种新方法.

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【部分图文】：

图1 基于Copula-RF的混凝土变形预测模型流程图

综上所述,基于Copula-RF算法的混凝土坝应力预测模型的建模流程如图1所示.4工程实例

图2 混凝土坝观测点平面布置图

通过上述步骤,建立了Copula-RF大坝变形安全监控模型,并将其应用于某水利枢纽工程的监测数据分析工作中,以验证模型的有效性.该项工程水库总库容为4700万m3,总装机容量为250MW,设计洪水位633m.工程由拦河坝、泄水建筑物、输水系统、地下厂房及地面开关站等建筑物组....

图3 水位过程线图

根据模型输入因子集的选择,本文选取2016年6月2日至2018年10月22日实测数据(水压分量取2008年1月1日为基准日,坝前水深为68.81m)作为自变量样本.坝顶引张线EX7测点水平位移实测数据为因变量样本.模型共869组实测数据为总样本,其中选取719个样本作为训练样本....

图4 温度过程线图

图3水位过程线图图5EX7测点水平位移过程线图

本文编号：4038492