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基于长期气温模拟的混凝土坝变形预测混合模型

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  • 万方数据
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混凝土坝变形预测模型通常采用谐波函数模拟温度效应,但没有考虑不同年份坝体温度变化对混凝土坝变形的影响.针对此问题,利用有限元模型(FEM)计算水压分量,利用长期气温序列代替谐波函数计算温度分量.考虑混凝土坝变形过程的非线性特征,引入麻雀搜索算法(SSA)对随机森林回归(RFR)模型的参数进行优化,获取最优参数对混合模型进行训练,最终构建一种基于长期气温进行温度效应模拟的混凝土坝变形预测混合模型.结果表明,相较于RFR变形预测模型和基于统计学回归方法的变形预测模型,采用SSA优化RFR的变形预测混合模型具有更好的拟合效果和预测能力.
Hybrid Model for Deformation Prediction of Concrete Dams Based on Long-Term Temperature Simulation

concrete damdeformationhybrid modeltemperature effectSparrow Search AlgorithmRandom Forest Regression

陈旭东、侯阵阵、郭进军

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郑州大学 黄河实验室,河南 郑州 450001

南京水利科学研究院,江苏 南京 210017

国家大坝安全工程技术研究中心,湖北 武汉 430010

混凝土坝 变形 混合模型 温度效应 麻雀搜索算法 随机森林回归

国家自然科学基金国家大坝安全工程技术研究中心开放基金"一带一路"水与可持续发展基金

U2040224CX2022B052021nkms06

2023

10.3969/j.issn.1000-1379.2023.09.024

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2023.45(9)
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