CN119476063A 一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法 （江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心)）

一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定本发明公开了一种多模型联合决策的汛期型参数进行赋值，求解堤坝数值模型的安全系模型求解待预测堤坝的安全系数并与待预测堤2步骤S1：获取待预测堤坝的横断面几何参数、待预测堤2.根据权利要求1所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特正则化参数和松弛变量以及极限梯度提升模型的正则化参数和决策树的数量作;式中，为第m+1只灰狼的位置；p.为第m只灰狼的位置；rand(0,1)表示(0,)区间内计算初始种群中各灰狼的适应度值，并按照从大到小3;;;;式中，P(o)、和B,(u)分别为第u次迭代时a狼、β狼、狼的位置；P(u+1)、P(u+1)和B(u+1)分别为第u+l次迭代时a狼、β狼、狼的位置；finess为适应度函数；;式中，P(u+1)为第u+l次迭代时灰狼的位置；R(u+1)、P(u+1)和B(u+1)分别为第3.根据权利要求2所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特;式中，表示最优的三种单机器学习模型对第一预设支持度的基本概率分4;4.根据权利要求3所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特k和孔隙压力比r。5.根据权利要求4所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特坡低于洪峰水位的部分设置为定水头边界，堤坝数值模型迎水面坝坡高于洪峰水位的部6.根据权利要求5所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特7.根据权利要求6所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特8.根据权利要求7所述的一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法，其特56理力学参数、洪峰水位和最大降雨强度输入至多模型联合决策的堤坝安全系数预测模型选择贝叶斯岭回归模型的正则化参数和噪声方差、最小二乘支持向量回归模型的正则化参数和松弛变量以及极限梯度提升模型的正则化参数和决策树的数量Z作为超参数；;;;;;P(u+1)和B(u+1)分别为第u+l次迭代时a狼、β狼、狼的位置；finess为适应度函数；7;式中，P(u+1)为第u+l次迭代时灰狼的位置；p(u+1)、P(u+1)和B(u+1)分别为;式中，表示最优的三种单机器学习模型对第一预设支持度的基本概;式中，am表示最大Hr对应的预测结果。系数k和孔隙压力比r。8采用平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE和决定系数R2完成三种单机器单机器学习模型的预测精度和泛化能力，避免了传统优化方法容易陷入局部最优的弊端，9c、内摩擦角p、渗透系数k和孔隙压力比r均和堤坝稳定性存在内外关联，并且彼此之间大。择极限平衡法求解赋值和设置边界条件后堤坝数值二维数字模型导入工程仿真软件中生成堤坝数值模型；工程仿真软件可采用GeoStudio软[0031]步骤S2.4：在工程仿真软件中对设置边界条件后的堤坝数值模型先进行渗流计全系数；渗流计算可采用GeoStudio软件中的渗流分析模块进行，稳定性计算可采用[0036]采用平均绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE和决定系数R2完成三种单机器表示第i组实际值；表示极限梯度提升模型的第i组预测值；J表示第z个决策t轮极限梯度提升模型的优化目标函数；f.(x)表示新增的第o颗决策树对的预测值；8表示一阶导数；h表示二阶导数；u.)表示的复杂度正则化项。式中，和Ga分别表示分裂前左子树和右子树的梯度和；H.和Hn分别表示分[0049]其中，引入改进灰狼算法对三种单机器学习模型的超参数进行寻优的具体过程选择贝叶斯岭回归模型的正则化参数和噪声方差、最小二乘支持向量回归模型的正则化参数和松弛变量以及极限梯度提升模型的正则化参数和决策树的数β狼17D,=r-B,(u)+(1-r)R(u)+(1-r)PBi(u)（19P(u+1)和B(u+1)分别为第u+l次迭代时a狼、β狼、狼的位置；finess为适应度函数；式中，P(u+1)为第u+l次迭代时灰狼的位置；p(u+1)、P(u+1)和B(u+1)分别为式中，表示最优的三种单机器学习模型对第一预设支持度的基本概yas=argmaqms(H)（23式中，am表示最大Hr对应的预测结果。理力学参数、洪峰水位和最大降雨强度