基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究

张明; 王伟涛; 杨伟国; 张天顺; 李治瑾; 金莉娜; 蒋志强

欢迎来到能源电力期刊网！

English Version 期刊登录

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究

安全监测与评价 | 更新时间：2026-04-25

- 基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究
- 基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究
- 水力发电 2026年52卷第3期页码：108-115
- 作者机构：
  
  1. 中国华电额勒赛下游水电项目(柬埔寨)有限公司
  2. 华中科技大学土木与水利工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52479017)
- DOI：
  中图分类号： TV698.12
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
移动端阅览
张明, 王伟涛, 杨伟国, 等. 基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究[J]. 水力发电, 2026,52(3):108-115.

张明, 王伟涛, 杨伟国, et al. 基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究[J]. 2026, 52(3): 108-115.
张明, 王伟涛, 杨伟国, 等. 基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究[J]. 水力发电, 2026,52(3):108-115. DOI：

张明, 王伟涛, 杨伟国, et al. 基于因果检验及Elman的坝后量水堰流量预测研究[J]. 2026, 52(3): 108-115. DOI：

摘要

大坝渗流一直是影响面板堆石坝运行安全的重要问题，对于异常渗流情况的监测和预警尤为重要。综合考虑库水位、降雨、测压孔水深等因素与坝后量水堰流量的关系，基于格兰杰因果检验筛选大坝历史监测数据中的关键影响因子，搭建Elman神经网络预测模型，并采用PSO优化方法对模型超参数寻优，实现坝后量水堰流量预测。研究结果表明，在15种监测数据中，前期监测流量、水库水位、前期降雨和UPZ1测压管数据对坝后量水堰流量预测效果最佳，最优方案的预测值误差合格率约80%。所建模型不仅能够准确预测坝后量水堰流量的总体趋势，还能有效捕捉流量突变点，表现出对异常变化的敏感性，可为面板堆石坝的非正常渗流监测与预警提供技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

Beiranvand Behrang,Rajaee Taher.Application of artificial intelligence-based single and hybrid models in predicting seepage and pore water pressure of dams: A state-of-the-art review[J].Advances in Engineering Software,2022.

Joaquim Tinoco,Mathilde de Granrut,Daniel Dias,Tiago Miranda,Alexandre-Gilles Simon.Piezometric level prediction based on data mining techniques[J].Neural Computing and Applications,2019.

沟后水库砂砾石面板坝[M].中国水利水电出版社,1996.

刘永涛,郑东健,孙雪莲,曹立林.基于EEMD-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型[J].水利水电科技进展,2021(03).

刘远财,林芝,黄孙,崔朋飞,任哲,卢林晶.降雨条件下土石坝渗流量监控方法研究[J].水力发电,2021(06).

钮新强.高面板堆石坝安全与思考[J].水力发电学报,2017(01).

蔡婷婷,苏怀智,顾冲时,仇建春.综合考虑渗流滞后效应和库水位变化速率影响的大坝渗流统计模型[J].水利水电技术,2013(10).

陈守开,严俊,李健铭.面板堆石坝垂直缝破坏下三维渗流场有限元模拟[J].岩土力学,2011(11).

马洪琪,曹克明.超高面板坝的关键技术问题[J].中国工程科学,2007(11).

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于IBKA和BiLSTM-Transformer的面板坝渗透系数反演分析模型

覆盖层地基参数空间变异性对面板堆石坝长期变形的影响

广蓄电站面板堆石坝垫层和面板钢筋混凝土施工