摘要
本发明提出了一种基于CPO‑XGBoost的堆石坝材料参数单目标反演方法及系统,包括基于对有限元堆石坝模型中的邓肯‑张E‑B模型参数进行敏感性分析,得到待反演参数;将所述待反演参数进行切分,基于切分结果,对构建的XGBoost模型进行训练和验证,得到堆石坝材料参数反演模型;基于定义以均方误差为目标的适应度函数,通过冠豪猪优化算法在堆石坝材料参数反演模型的参数空间内进行迭代寻优,得到最佳参数组合和最佳适应度值,保留最佳参数组合得到反演结果;将所述反演参数输入有限元模型,验证计算沉降与实测数据的一致性。本方法能够准确识别出对堆石坝变形影响显著的待反演参数,能够在保持较高精度的前提下,显著减少计算时间。
技术关键词
堆石坝材料参数
最佳参数组合
反演模型
反演方法
预测误差
XGBoost模型
数据
拉丁超立方抽样
超参数
算法
切线模量
反演系统
样本
定义
内摩擦角
机制
序列
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旋流器
结构优化方法
XGBoost模型
最佳参数组合
弱分类器
红树植物
有机碳
同位素
红树林沉积物
植物生长模型
植草沟
水文模型
动态预测模型
填料
XGBoost算法
充电负荷预测方法
长短期记忆网络
负荷预测模型
历史数据预处理
充电站