%0 Journal Article
%A 邓思源
%A 周兰庭
%A 王飞
%A 柳志坤
%T 大坝变形的XGBoost-LSTM变权组合预测模型及应用
%D 
%R 10.11988/ckyyb.20210641
%J 
院报
%P 72-79
%V 39
%N 10
%X 为了实现更高精度的大坝变形预报,提出了一种大坝变形的XGBoost-LSTM变权组合预测模型,即首先引入XGBoost模型和LSTM模型对大坝变形分别进行分析预测,然后采用变权组合方法将二者的分析预测结果进行有机融合,进而得到最终预测结果。以某混凝土重力坝为例,首先通过与随机森林、ELMAN以及逐步回归分析各模型的对比研究,论证了XGBoost与LSTM应用于大坝变形预测的优越性;进一步地,XGBoost与LSTM的变权组合预测效果相较于各单一模型取得了较大程度的提升,且相较于二者的等值赋权组合提升优势更加显著,变形预测结果与工程实际情况更加吻合,具有较好的适用性和可推广价值。
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20210641