基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测

柯扬忠; 程小龙; 程志良; 刘陶胜; 王丽丽

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.05.003

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基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测

三峡大学学报（自然科学版） 2025年第5期页码：19-25

土木水电论坛_水利工程 | 更新时间：2025-09-14

- 基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测
- 暂无标题
- 作者机构：
  
  1. 江西理工大学土木与测绘工程学院
  2. 广东省有色地质测绘院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年项目(42004158);江西省自然科学基金青年项目(20224BAB212025)
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.05.003
  中图分类号： TV698.11
- 纸质出版日期：2025
- 稿件说明：
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柯扬忠, 程小龙, 程志良, 等. 基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测[J]. 三峡大学学报（自然科学版）, 2025,(5):19-25.
柯扬忠, 程小龙, 程志良, 等. 基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost模型的大坝变形预测[J]. 三峡大学学报（自然科学版）, 2025,(5):19-25. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.05.003.

DOI：

摘要

针对大坝变形预测中存在的影响因素多、数据复杂度高和非线性问题

以及不同参数组合对预测精度的显著影响

本文提出了一种融合最优变分模态分解（OVMD）、递归特征消除及交叉验证（RFECV）、粒子群优化算法（PSO）和极限梯度提升算法（XGBoost）的大坝变形预测模型.首先对大坝的变形数据进行OVMD分解

将原始数据分解成K个模态分量;其次

使用RFECV为每个模态分量进行最优特征子集筛选;最后使用PSO对XGBoost的参数进行优化

构建基于OVMD-RFECV-PSO-XGBoost的大坝变形预测模型;以中国江西省某大坝2009—2015年变形监测数据为例

对大坝的垂直沉降位移进行预测

设置不同对照组进行验证.实验结果表明

OVMD-RFECV-PSO-XGBoost预测模型的E

为0.1411mm

MAP

为5.9455%

为0.9348

预测精度均优于其他对照模型.

Abstract

关键词

Keywords

references

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