基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型

代硕; 苏怀智; 谷宇; 郭莹莹

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241708

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基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型

更新时间：2026-02-25

- 基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型
- Issue 7, Pages: 153-156+108(2025)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水灾害防御全国重点实验室
  2. 河海大学水利水电学院
  3. 河海大学水安全与水科学协同创新中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241708
  CLC： TV698.11
- Published：2025
- 稿件说明：
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代硕, 苏怀智, 谷宇, et al. 基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型[J]. 2025, (7): 153-156+108.
DOI：

代硕, 苏怀智, 谷宇, et al. 基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型[J]. 2025, (7): 153-156+108. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241708.

摘要

建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料，保障大坝运行安全具有重要意义，但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优，因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络，并基于自适应增强算法(AdaBoost)

构建了HO-BP-AdaBoost大坝变形监控模型。首先，利用HO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，并将优化后的权值和阈值赋予BP神经网络，构建HO-BP弱预测器；然后通过训练迭代多个弱预测器，并根据预测误差分配不同的权重，组合成为强预测器；最后，以某混凝土坝为例，通过选取决定系数、均方根误差、均方误差及平均绝对误差作为评价指标，比较该模型与其他模型的输出结果。结果表明，HO-BP-AdaBoost模型对于大坝变形具有较高的预测精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

吴中如编著.水工建筑物安全监控理论及其应用[M].高等教育出版社,2003.

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