一种基于神经网络模型的大坝渗流量推算方法

本发明公开了一种基于神经网络模型的大坝渗流量推算方法，属于水工结构安全监测和预测分析领域。以大坝坝后历史监测流量数据为基础数据，收集并处理与大坝渗流相关的特征数据；对相关数据进行相关性和因果关系分析，筛选对渗流量影响显著的关键特征；构建改进Elman神经网络预测模型，将筛选后的历史数据作为输入变量，分别测试不同关键特征组合对渗流量预测效果的影响；优化神经网络模型参数；评估神经网络模型泛化能力，得到适用于各种工况情况下的大坝渗流推算模型。本发明适用于渗流情况复杂且缺乏足够条件支持精确物理建模的大坝坝体正常渗流量推算，可为识别隐蔽性渗漏、评估坝体稳定性及预防潜在安全风险提供重要的技术支撑。