%0 Journal Article
%A 柳聪聪
%A 张锋
%A 胡超
%A 张启灵
%A 郭永成
%T 基于可解释性因子选择的多模型耦合式大坝变形预测方法
%D 2026
%R 10.11988/ckyyb.20241019
%J raybet体育在线
院报
%P 144-154
%V 43
%N 1
%X <p id="p00005">目前,传统、单一模型难以全面捕捉大坝变形数据的复杂性和多样性,导致其预测性能和解释能力受限。为解决上述问题,通过对多种预测模型的组合与优化,提出了一种高效且具备可解释性的大坝变形预测方法。首先,利用最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)在众多环境变量中高效筛选,既简化模型输入,又解释了因子选择的可靠性。然后,采用长短期记忆(LSTM)网络对大坝变形进行预测,并引入注意力机制,增强对重要信息的提取。最后,通过Bagging算法集成多个模型预测结果,进一步提高整体预测的准确度、稳定性和泛化能力。以某碾压混凝土重力坝为例,所构建的模型具有较高的预测精度,各测点上平均MAE、MSE、RMSE依次为0.052、0.005、0.067 mm。将耦合模型与多种常用模型对比分析,结果表明耦合模型能够更准确地捕捉到大坝变形的动态变化,为预测模型研究提供了一种简洁高效的方法。</p>
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20241019