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基于RF-GWO的水利工程地质渗透系数智能反演分析
被引量:
1
1
作者
雷艳
温立峰
+1 位作者
赵明仓
殷乔刚
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期139-148,共10页
地质渗透系数是准确分析水利工程渗流的关键参数。针对传统反演方法计算效率低、精度差的问题,采用有限元正演模型和正交试验设计构建渗透系数反演样本集,建立了基于随机森林(RF)算法的渗流计算代理模型;在此基础上,引入灰狼优化(GWO)算...
地质渗透系数是准确分析水利工程渗流的关键参数。针对传统反演方法计算效率低、精度差的问题,采用有限元正演模型和正交试验设计构建渗透系数反演样本集,建立了基于随机森林(RF)算法的渗流计算代理模型;在此基础上,引入灰狼优化(GWO)算法,提出了基于RF-GWO的渗透系数智能反演方法,并以Z抽水蓄能电站为研究案例进行了验证。结果表明:RF模型对各钻孔水位预测结果均接近实测值,性能优于CART和BP模型;GWO可搜寻到地质最佳渗透系数,钻孔水位反演结果合理,相对误差最大为0.42%,精度满足工程要求,计算的天然渗流场分布形态也符合一般山体渗流场分布规律。建立的反演模型能够快速准确地推断工程区地层渗透系数,具有实际工程应用价值。
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关键词
地质渗透系数
反演分析
正交试验设计
随机森林
灰狼优化
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职称材料
题名
基于RF-GWO的水利工程地质渗透系数智能反演分析
被引量:
1
1
作者
雷艳
温立峰
赵明仓
殷乔刚
机构
中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期139-148,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51909215)。
文摘
地质渗透系数是准确分析水利工程渗流的关键参数。针对传统反演方法计算效率低、精度差的问题,采用有限元正演模型和正交试验设计构建渗透系数反演样本集,建立了基于随机森林(RF)算法的渗流计算代理模型;在此基础上,引入灰狼优化(GWO)算法,提出了基于RF-GWO的渗透系数智能反演方法,并以Z抽水蓄能电站为研究案例进行了验证。结果表明:RF模型对各钻孔水位预测结果均接近实测值,性能优于CART和BP模型;GWO可搜寻到地质最佳渗透系数,钻孔水位反演结果合理,相对误差最大为0.42%,精度满足工程要求,计算的天然渗流场分布形态也符合一般山体渗流场分布规律。建立的反演模型能够快速准确地推断工程区地层渗透系数,具有实际工程应用价值。
关键词
地质渗透系数
反演分析
正交试验设计
随机森林
灰狼优化
Keywords
geological permeability coefficient
inversion analysis
orthogonal experimental design
random forest(RF)
grey wolf optimization(GWO)
分类号
TV139.1 [水利工程—水力学及河流动力学]
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作者
出处
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被引量
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1
基于RF-GWO的水利工程地质渗透系数智能反演分析
雷艳
温立峰
赵明仓
殷乔刚
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2024
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