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摘要
大坝变形的高精度预测可以及时掌握大坝未来变形趋势,有利于大坝的安全。针对传统模型训练数据集代表性不强和预测模型预测精度不高的问题,对基于随机森林算法的多因素影响下高拱坝长周期序列变形预测进行研究。首先,建立包含温度因子、水位因子和时变因子的12参数的大坝变形预测因子集;其次,选取6年长周期运行数据,并采用滑动平均窗口法对缺失的监测数据进行拟合处理,共获取2192组数据集;最后,采用随机森林算法对高拱坝变形进行预测,并与多元线性回归方法、BP神经网络算法及支持向量机算法对比,结果显示,本次研究所采用的方法预测精度最高,具有一定的优越性。
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单位雅砻江流域水电开发有限公司
