摘要
本发明是考虑生态环境指标数据的水电站边坡综合健康度预测方法,通过深入分析边坡健康度影响因子,挖掘生态环境指标与边坡健康度之间关联关系,建立一个包含地形地貌、气象条件、生态环境多个维度的水电站边坡度健康度预测指标体系,通过提出基于随机森林算法的水电站边坡综合健康度预测模型,实现对边坡健康度准确预测,通过长期对边坡健康度进行监测,为水电站边坡提供长时间尺度的风险管理和防灾减灾科学指导,本申请展现了了显著的有效性和可靠性,其健康度预测结果和实际情况高度吻合。
技术关键词
健康度预测方法
边坡
随机森林模型
评价指标体系
决策树模型
皮尔逊相关系数
数据
过采样技术
样本
孔隙水压力
最佳参数组合
水电站库区
集成学习算法
长时间尺度
因子
变量
分区
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数据分析方法
参数
数据分析设备
分布式存储系统
数据分析装置
性能指标数据
RapidIO网络
机器学习模型
节点信号强度
错误率
现场测试方法
数字地形模型
边坡
土体电阻率
数据
斜坡单元
曲线表征方法
滑坡灾害
随机森林模型
变量
混合预测模型
风险预测方法
计算机可读指令
XGBoost模型
报告