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摘要：本发明公开了一种用于预测大坝边坡时空变形的方法，包括以下步骤：1收集观测数据；2利用粒子滤波器处理传感器测量的环境值；3利用CEEMDAN对步骤1得到大坝边坡位移数据Δi进行分解；4根据大坝边坡的和测点空间位置和分解所的得到的高频信号，建立T‑B模型；5输入低频信号对应的时间，目标值设置为低频信号值，得到XGBoost模型；6合并T‑B模型和XGBoost模型获得最终的大坝边坡变形的预测模型，然后输入所需要环境量和测点坐标，即可对大坝变形进行预测。本发明充分利用多种模型的优势，实现更快的建模速度、更高的预测精度和更好的泛化能力。
主权项：1.一种用于预测大坝边坡时空变形的方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集不同观测点一段时间内的观测数据，包含第i个观测点的坐标xi，yi，zi，以及观测点的测得的边坡累积位移数据Δi以及环境量，环境值包含降雨量、库水位、温度数据；2利用粒子滤波器处理传感器测量的环境值，去除数据噪声，经粒子滤波器处理后的环境值作为模型训练时间段内的输入环境量数值，处理后的温度、库水位、降雨量分别记作和3利用CEEMDAN对步骤1得到大坝边坡位移数据Δi进行分解，分解出高频信号以及低频信号，高频信号作为波动项，低频信号作为趋势项；4根据大坝边坡的测点空间位置和分解所的得到的高频信号，划分80％的测点数据作为训练集，20％的测点数据作为测试集，建立T-B模型；5输入低频信号对应的时间，目标值设置为低频信号值，随机划分80％低频信号作为训练集，20％作为测试集，得到XGBoost模型；6合并T-B模型和XGBoost模型获得最终的大坝边坡变形的预测模型，输入所需要环境量、测点坐标和待预测的时间阶段，即可对大坝变形进行预测。
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百度查询： 河海大学 核工业井巷建设集团有限公司 一种用于预测大坝边坡时空变形的方法
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