基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型研究

作者：黄思岚; 杨杰^*; 屈旭东

来源：人民长江, 2021, 52(02): 111-116.

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2021.02.018

• 混凝土坝
• 变形监测
• 邻域粗糙集理论
• 随机森林算法
• 周宁水电站

针对目前混凝土坝安全监测模型在精准度、稳定性及泛化性等方面的不足,结合邻域粗糙集(NRS)理论在对数据进行属性约简、消除冗余信息,和随机森林(RF)方法在分析非线性强、高度共线性和含噪声数据方面的优势,构建了基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型。以周宁水电站大坝监测数据为例,通过邻域粗糙集将10个初始影响因素约简为5个核心影响因素,采用约简后的属性作为随机森林的输入变量,建立基于NRS-RF的混凝土坝变形监测模型并进行预测分析,将其分析结果与基于传统最小二乘法的混凝土坝变形监测模型(OLS)分析结果进行对比。结果表明:NRS-RF模型的拟合和预测精度均较高,稳定性较好,为大坝变形监测提供了新的方法。

• 单位
  西安理工大学