基于MA-RF的混凝土坝变形预测模型及其应用

作者：张石; 郑东健^*

来源：水电能源科学, 2022, 40(12): 147-151.

DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2022.20220981

• 随机森林
• 变形预测
• 蜉蝣优化算法
• 袋外误差

针对传统随机森林算法在参数寻优及性能验证方法方面的不足，提出了一种基于蜉蝣优化算法和随机森林(MA-RF)的混凝土坝变形预测模型。以某混凝土重力坝变形监测为例进行建模分析，发现在参数寻优方面，MA算法的寻优精度明显优于经验法和PSO算法，且收敛速度更快；在预测性能方面，相比EM-RF、PSO-RF、LSTM、SVM,MA-RF模型的预测精度更高、稳定性更强，为高精度预测大坝变形提供了一种新方法。

• 单位
  河海大学; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室