特高拱坝变形机理可解释性智能预测模型OA北大核心CSTPCD
Explanatory intelligent prediction model for deformation mechanism of super-high arch dam
针对传统"黑箱"模型可以预测却无法解释拱坝变形的缺陷,利用Shapley Additive Explanation(SHAP)理论对特高拱坝的机器学习变形预测模型进行解构分析,分析水压、温度、时效对特高拱坝不同部位径向水平位移的影响规律.构建特高拱坝变形监测数据的轻量梯度提升算法(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)黑箱预测模型,利用SHAP对存在多重共线性的因子进行剔除,再从整个因子集和单个样本两个…查看全部>>
Aimed at the limitation of the traditional intelligent black box model that cannot explain the deformation mechanism of arch dams,we apply the Shapley Additive Explanation(SHAP)theory and deconstruct a machine learning deformation prediction model for a super high arch dam,focusing on analysis of the influence of water pressure,temperature and aging on the radial horizontal displacement of its different parts.From the deformation monitoring data of the dam,w…查看全部>>
马春辉;余飞;程琳;杨杰
西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048||西安理工大学 水利水电学院,西安 710048西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048||西安理工大学 水利水电学院,西安 710048西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048||西安理工大学 水利水电学院,西安 710048西安理工大学 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安 710048||西安理工大学 水利水电学院,西安 710048
水利科学
水利工程特高拱坝监控模型SHAP可解释性LightGBM算法变形预测
Hydro-engineeringsuper-high arch damsmonitoring modelsSHAP interpretabilityLightGBM algorithmdeformation prediction
《水力发电学报》 2024 (10)
107-120,14
国家自然科学基金(52279140)陕西省自然科学基础研究计划一般项目(2023-JC-QN-0562)
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