基于多测点信息与残差修正的混凝土坝小样本位移组合预测模型

杨敏芝; 刘成栋; 李艺; 王亚坤

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251993

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基于多测点信息与残差修正的混凝土坝小样本位移组合预测模型

更新时间：2026-09-10

- 基于多测点信息与残差修正的混凝土坝小样本位移组合预测模型
- Vol. 44, Issue 5, Pages: 156-162(2026)
- 作者机构：
  
  1. 南京水利科学研究院
  2. 长江科学院重庆分院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251993
  CLC： TV642;TV698.11
- Published：2026
- 稿件说明：
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杨敏芝, 刘成栋, 李艺, et al. 基于多测点信息与残差修正的混凝土坝小样本位移组合预测模型[J]. 2026, 44(5): 156-162.
DOI：

杨敏芝, 刘成栋, 李艺, et al. 基于多测点信息与残差修正的混凝土坝小样本位移组合预测模型[J]. 2026, 44(5): 156-162. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251993.

摘要

受监测频率和环境条件影响，大坝位移数据常呈现小样本特性，导致传统单测点模型难以充分刻画多因素耦合下的变形特征，且对残差信息利用不足，预测精度与稳定性受限。对此，提出一种融合多测点信息与残差修正的组合建模方法。首先依据测点变形规律采用Ward聚类进行分区，并在分区内利用萤火虫算法优化随机森林(FA-RF)构建位移预测模型，获取初始预测结果，并在一定程度上利用跨测点相关信息支撑小样本建模。随后对分区内多测点初始预测残差进行变分模态分解(VMD)

利用非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)优选有效模态重构残差，并结合自回归积分移动平均模型(ARIMA)对重构残差序列进行预测，实现对初始模型误差的修正。对某混凝土重力坝监测数据的验证结果表明，FA-RF模型能够较好地反映小样本条件下的位移变化趋势，组合模型进一步降低了预测误差，且整体预测效果更为稳定。该方法能有效提升小样本条件下位移预测的整体性能，为混凝土坝安全健康诊断提供参考。

Abstract

关键词

Keywords

references

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