摘要
本发明公开了一种多模型联合决策的汛期堤坝工程稳定性预测方法,包括如下步骤:获取待预测堤坝的参数并设定判断指标,根据待预测堤坝参数建立数值模型,根据判断指标对数值模型参数进行赋值,求解堤坝数值模型的安全系数;建立三种单机器学习模型,引入改进灰狼算法进行寻优,并通过判断指标以及对应安全系数训练模型,得到最优模型;通过D‑S证据理论对最优模型进行决策级融合构建预测模型;通过预测模型求解待预测堤坝的安全系数并与待预测堤坝的容许安全系数进行比较,完成堤坝稳定性预测;本发明通过优化多个单机器学习模型并融合构建预测模型,能够有效融合不同模型的优点,大幅提高堤坝稳定性预测的精度和可靠性。
技术关键词
机器学习模型
稳定性预测方法
堤坝工程
多模型
支持向量回归模型
梯度提升模型
决策
二维数字模型
灰狼算法
正则化参数
数值
构建预测模型
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评估预测模型
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