基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型

朱震昊; 徐波; 陈泽元; 张祜; 陆隽谊

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230688

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基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型
- 基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型
- 水电能源科学 2024年第2期页码：138-141+170
- 作者机构：
  
  1. 扬州大学水利科学与工程学院
  2. 哈尔滨工程大学烟台研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52079120)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230688
  中图分类号： TV642.4
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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朱震昊, 徐波, 陈泽元, 等. 基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型[J]. 水电能源科学, 2024,(2):138-141+170.

朱震昊, 徐波, 陈泽元, et al. 基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型[J]. 2024, (2): 138-141+170.
朱震昊, 徐波, 陈泽元, 等. 基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型[J]. 水电能源科学, 2024,(2):138-141+170. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230688.

朱震昊, 徐波, 陈泽元, et al. 基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型[J]. 2024, (2): 138-141+170. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20230688.

摘要

传统的混凝土拱坝位移预测模型主要关注水压、温度、时效等因素与拱坝位移之间的关系，未对拱坝位移数据中所包含的信息进行充分挖掘。为此，采用Seasonal and Trend decomposition using Loess算法(STL)将拱坝位移原始数据分解为趋势序列、周期序列及残差分量。在此基础上，采用鲸鱼优化算法(WOA)结合随机森林算法(RF)对三个分量进行预测，并使用Holt-Winters算法充分考虑趋势序列中的趋势信息对趋势序列的预测结果进行修正。最后将修正后的趋势序列预测结果和周期序列、残差分量预测结果相加，得出拱坝位移最终预测结果。工程实例表明，基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型能够显著提高预测的准确性和稳定性，为拱坝位移预测提供了新的思路和方法。

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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