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基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测
1
作者
柯扬忠
程小龙
+2 位作者
程志良
刘陶胜
王丽丽
《三峡大学学报(自然科学版)》
2025年第5期19-25,共7页
针对大坝变形预测中存在的影响因素多、数据复杂度高和非线性问题,以及不同参数组合对预测精度的显著影响,本文提出了一种融合最优变分模态分解(OVMD)、递归特征消除及交叉验证(RFECV)、粒子群优化算法(PSO)和极限梯度提升算法(XGBoost...
针对大坝变形预测中存在的影响因素多、数据复杂度高和非线性问题,以及不同参数组合对预测精度的显著影响,本文提出了一种融合最优变分模态分解(OVMD)、递归特征消除及交叉验证(RFECV)、粒子群优化算法(PSO)和极限梯度提升算法(XGBoost)的大坝变形预测模型.首先对大坝的变形数据进行OVMD分解,将原始数据分解成K个模态分量;其次,使用RFECV为每个模态分量进行最优特征子集筛选;最后使用PSO对XGBoost的参数进行优化,构建基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost的大坝变形预测模型;以中国江西省某大坝2009—2015年变形监测数据为例,对大坝的垂直沉降位移进行预测,设置不同对照组进行验证.实验结果表明,OVMD-RFECV-PSO-XGBoost预测模型的EMS为0.1411mm,EMAP为5.9455%,R2为0.9348,预测精度均优于其他对照模型.
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关键词
大坝变形预测
最优变分模态分解
递归特征消除及交叉验证
粒子群优化算法
极限梯度提升算法
机器学习
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职称材料
题名
基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测
1
作者
柯扬忠
程小龙
程志良
刘陶胜
王丽丽
机构
江西理工大学土木与测绘工程学院
出处
《三峡大学学报(自然科学版)》
2025年第5期19-25,共7页
基金
国家自然科学基金青年项目(42004158)
江西省自然科学基金青年项目(20224BAB212025)。
文摘
针对大坝变形预测中存在的影响因素多、数据复杂度高和非线性问题,以及不同参数组合对预测精度的显著影响,本文提出了一种融合最优变分模态分解(OVMD)、递归特征消除及交叉验证(RFECV)、粒子群优化算法(PSO)和极限梯度提升算法(XGBoost)的大坝变形预测模型.首先对大坝的变形数据进行OVMD分解,将原始数据分解成K个模态分量;其次,使用RFECV为每个模态分量进行最优特征子集筛选;最后使用PSO对XGBoost的参数进行优化,构建基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost的大坝变形预测模型;以中国江西省某大坝2009—2015年变形监测数据为例,对大坝的垂直沉降位移进行预测,设置不同对照组进行验证.实验结果表明,OVMD-RFECV-PSO-XGBoost预测模型的EMS为0.1411mm,EMAP为5.9455%,R2为0.9348,预测精度均优于其他对照模型.
关键词
大坝变形预测
最优变分模态分解
递归特征消除及交叉验证
粒子群优化算法
极限梯度提升算法
机器学习
Keywords
dam deformation prediction
optimal variational mode decomposition(OVMD)
recursive
feature
elimination
with
cross-validation
(
rfecv
)
particle swarm optimization(PSO)
extreme gradient boosting(XGBoost)
machine learning
分类号
TV698.1 [水利工程]
P227 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测
柯扬忠
程小龙
程志良
刘陶胜
王丽丽
《三峡大学学报(自然科学版)》
2025
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