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基于LightGBM的超大沉井下沉状态预测及传感器优化布置
被引量：
6
1
作者
董学超
郭明伟
王水林
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1789-1799,共11页
沉井下沉状态预测及传感器优化布置有利于确保沉井安全平稳下沉、降低监测成本。基于机器学习中的LightGBM框架建立超大沉井下沉状态预测模型,利用沉井底部结构应力传感器监测数据,准确预测沉井下沉速度、横桥向高差和顺桥向高差,并通...
沉井下沉状态预测及传感器优化布置有利于确保沉井安全平稳下沉、降低监测成本。基于机器学习中的LightGBM框架建立超大沉井下沉状态预测模型,利用沉井底部结构应力传感器监测数据,准确预测沉井下沉速度、横桥向高差和顺桥向高差,并通过传感器重要程度分析,提出可满足下沉状态预测精度的传感器优化布置方案。将提出的沉井下沉状态预测模型和传感器优化布置方法应用于常泰长江大桥主塔超大沉井下沉工程,结果表明:沉井下沉预测时,3个预测指标的R2均大于0.94,下沉状态预测精度高;对下沉状态预测较为重要的传感器主要集中在沉井外圈和横纵轴线附近区域;在满足下沉状态预测精度的条件下,传感器优化布置方案可减少传感器数量达45.5%。优化布置方案包含的传感器数量相同时,提出的优化布置方案在下沉状态预测精度方面整体优于基于特征变量相关性分析的优化布置方案。
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关键词
超大沉井
下沉状态预测
传感器优化布置
LightGBM
机器学习
特征重要性
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职称材料
题名
基于LightGBM的超大沉井下沉状态预测及传感器优化布置
被引量：
6
1
作者
董学超
郭明伟
王水林
机构
中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室
中国科学院大学
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1789-1799,共11页
基金
2019年度交通运输行业重点科技项目(No.2019-MS1-011)。
文摘
沉井下沉状态预测及传感器优化布置有利于确保沉井安全平稳下沉、降低监测成本。基于机器学习中的LightGBM框架建立超大沉井下沉状态预测模型,利用沉井底部结构应力传感器监测数据,准确预测沉井下沉速度、横桥向高差和顺桥向高差,并通过传感器重要程度分析,提出可满足下沉状态预测精度的传感器优化布置方案。将提出的沉井下沉状态预测模型和传感器优化布置方法应用于常泰长江大桥主塔超大沉井下沉工程,结果表明:沉井下沉预测时,3个预测指标的R2均大于0.94,下沉状态预测精度高;对下沉状态预测较为重要的传感器主要集中在沉井外圈和横纵轴线附近区域;在满足下沉状态预测精度的条件下,传感器优化布置方案可减少传感器数量达45.5%。优化布置方案包含的传感器数量相同时,提出的优化布置方案在下沉状态预测精度方面整体优于基于特征变量相关性分析的优化布置方案。
关键词
超大沉井
下沉状态预测
传感器优化布置
LightGBM
机器学习
特征重要性
Keywords
super large open caisson
sinking state prediction
optimal sensor placement
LightGBM
machine learning
feature importance
分类号
U446.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LightGBM的超大沉井下沉状态预测及传感器优化布置
董学超
郭明伟
王水林
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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