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题名基于机器学习的堰塞坝溃决峰值流量预测模型
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作者
朱祖龙
陈华勇
袁仔洋
李霄
王涛
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机构
中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
中国科学院大学
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
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出处
《人民长江》
北大核心
2025年第4期56-64,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(42361144880)
中国科学院“西部之光”人才培养计划项目。
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文摘
堰塞坝溃决洪水会给下游人民生命财产安全造成严重威胁,精准预测溃口峰值流量对于灾害响应工作至关重要。利用55例历史堰塞坝溃决案例数据,包括坝高、坝前储水量和坝体材料类别,构建了用于溃口峰值流量预测的支持向量机模型(SVM)和随机森林模型(RF),通过与实测值、经验公式预测值对比,用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)定量评估了各种机器学习模型的预测效果。结果表明:机器学习模型能准确预测堰塞坝溃口峰值流量,但SVM模型(R^(2)=0.900,RMSE=0.465)性能要略优于RF模型(R^(2)=0.857,RMSE=0.556),且两者预测精度均优于既有经验公式,其中SVM模型相比于最佳经验公式,R^(2)提升了8.7%,RMSE降低了23.6%。研究成果可为堰塞坝溃决灾害的应急抢险提供参考。
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关键词
堰塞坝
溃口峰值流量
支持向量机
随机森林
机器学习
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Keywords
barrier dam
breach peak discharge
Support Vector Machine(SVM)
Random Forest(RF)
machine learning
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分类号
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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题名韩江南北堤防洪保护区溃坝洪水演进数值模拟研究
被引量：7
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作者
王扬
黄本胜
倪培桐
陈丕翔
董志
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机构
广东省水利水电科学研究院
广东省水动力学应用研究重点实验室
河口水利技术国家地方联合工程实验室
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出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
2018年第5期175-179,185,共6页
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基金
广东省水利科技创新项目(2011-09)
广东省自然科学基金项目(2015A030313694)
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文摘
洪水分析计算是洪水风险图编制的基础。基于一维、二维水力学耦合模型,建立了韩江南北堤防洪保护区溃坝洪水演进数学模型,分析探讨了韩江南北堤瞬溃后溃口流量水位关系、主要地物特征点的水位和流速变化以及洪水演进过程。结果表明:溃口峰值流量出现在溃坝瞬间,随外江水位下降,溃口流量减小,至溃坝99 h后基本为0。湘桥区距溃口最近,受洪水破坏最严重,最大流速值超过1. 3 m/s。云路镇、登岗镇和湘桥区由于地势较低,最大淹没水深普遍在2 m以上。
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关键词
防洪保护区
溃坝洪水
洪水演进
溃口峰值流量
数值模拟
韩江南北堤防
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Keywords
flood control protected area
dam-break flood
flood routing
dam-break peak flow
numerical simulation
Hanjiang River north-south embankment
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分类号
TV122.4
[水利工程—水文学及水资源]
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