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基于改进混合核极限学习机的坝基注浆量预测代理模型研究 被引量：7
1
作者 石祖智 常峻 +3 位作者 吴斌平 佟大威 郭辉 乔天诚 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2021年第9期57-66,共10页
注浆量是反映灌浆施工质量的重要指标之一。目前基于机器学习的注浆量预测方法缺乏对裂隙倾向、倾角等参数的全面考虑。裂隙灌浆模拟具有能够综合考虑地质、设计、施工等因素影响的优势,然而面临裂隙参数小样本、计算效率低下的不足。... 注浆量是反映灌浆施工质量的重要指标之一。目前基于机器学习的注浆量预测方法缺乏对裂隙倾向、倾角等参数的全面考虑。裂隙灌浆模拟具有能够综合考虑地质、设计、施工等因素影响的优势,然而面临裂隙参数小样本、计算效率低下的不足。针对上述问题,提出基于改进混合核极限学习机(ICSO-MKELM)的注浆量预测代理模型。主要包括:(1)提出基于改进bootstrap方法的三维随机裂隙网络模型建模方法,解决裂隙数据小样本问题,并结合离散元方法开展灌浆数值模拟研究;(2)建立基于改进混合核极限学习机的注浆量预测代理模型,采用改进的鸡群算法优化混合核极限学习机的参数选择,克服混合核极限学习机参数选择效率不高、且难以有效选择全局最优参数的不足。通过将建立的代理模型应用于某工程坝基帷幕灌浆的注浆量预测,并与基于RBF-KELM单核极限学习机模型、Poly-KELM单核极限学习机模型、BP神经网络模型的注浆量预测结果对比,验证了本文所提方法的优越性。 展开更多
关键词 注浆量预测 代理模型 改进bootstrap方法 三维随机裂隙网络 离散元数值模拟 混合核极限学习机 改进的鸡群算法
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坝基灌浆量预测ISSA-Stacking集成学习代理模型研究 被引量：2
2
作者 祝玉珊 王晓玲 +3 位作者 崔博 陈文龙 轩昕祺 余红玲 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期174-185,共12页
灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型... 灌浆量预测对坝基灌浆施工具有重要意义.由于灌浆工程隐蔽且复杂,传统方法难以实现准确高效的灌浆量预测.代理模型是一种能够建立影响因素与响应值之间近似关系的快速求解方法,然而单一代理模型的预测稳定性和准确性较低,组合代理模型仅将单一模型结果进行加权平均,预测精度仍有待提高.为解决上述问题,本文提出一种ISSA-Stacking集成学习代理模型新方法用于灌浆量预测研究.首先,针对灌浆量预测具有数据量小、影响因素与灌浆量之间非线性关系复杂且预测不确定性较大等特性,基于Stacking集成学习策略,选取在小样本预测中表现优越的支持向量回归(SVR)、具有良好非线性拟合能力的BP神经网络(BPNN)和预测泛化性能及稳定性高的随机森林(RF)等算法作为基学习器,采用自适应学习和不确定性处理能力强的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为元学习器以集成上述机器学习算法的优势,构建具有更优预测性能和泛化能力的Stacking集成学习方法作为代理模型;其次,为进一步提高模型预测精度,采用混沌理论和Lévy飞行策略改进的麻雀搜索算法(ISSA)对集成学习代理模型进行参数同步优化;最后,将所提ISSA-Stacking集成学习代理模型应用于某实际灌浆工程的灌浆量预测并与其他方法进行对比分析.结果表明,所提方法具有较高的预测精度,绝对平均误差仅为0.21 m^(3);与组合代理模型及单一代理模型(SVR、BPNN和RF)相比,平均精度分别提高24.34%、30.84%、32.68%和26.56%,为灌浆量预测提供了一种新思路. 展开更多
关键词 灌浆量预测 Stacking集成学习方法 代理模型 麻雀搜索算法
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基于TPE-GBT模型的地下水封洞库灌浆量预测研究
3
作者 欧阳劭明 丁长栋 +3 位作者 丁祥 张宜虎 曹磊 刘倩 《现代隧道技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期138-145,共8页
为改善灌浆施工隐蔽性强带来的灌浆量及渗控效果难以预测的现状,基于大量现场施工数据和机器学习方法,探索建立高效、准确的灌浆量预测模型,优化并指导现场灌浆施工管理。引入梯度提升树(Gradient Boosting Trees,GBT)模型,旨在对灌浆... 为改善灌浆施工隐蔽性强带来的灌浆量及渗控效果难以预测的现状,基于大量现场施工数据和机器学习方法,探索建立高效、准确的灌浆量预测模型,优化并指导现场灌浆施工管理。引入梯度提升树(Gradient Boosting Trees,GBT)模型,旨在对灌浆过程中的单位耗灰量进行预测,并采用TPE(Tree-Structured Parzen Estimator)算法对GBT模型进行超参数优化,以提升模型预测的准确性和泛化能力。研究结果表明:(1)在预灌浆测试集数据中,TPE-GBT单位耗灰量预测模型的决定系数R~2达到0.80,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.2414;在后灌浆测试集数据中,模型的R~2达到0.84,MAPE为0.2810,均处于可接受的预测精度范围内,相较于传统的线性回归模型和GBT模型预测精度明显提高;(2)通过SHAP(Shapley Additive Explanations)值对输入参数进行敏感性分析,发现灌前透水率对模型预测的贡献最为显著,是灌浆工程中的关键控制参数;(3)在围岩条件一定的情况下,选取合适的灌浆压力并采用分序施工的方式可以提升灌浆渗控效果。 展开更多
关键词 地下水封洞库 梯度提升树 超参数优化 灌浆量预测 单位耗灰量
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覆岩离层带多层位注浆减沉的理论与实践 被引量：20
4
作者 高延法 钟亚平 +2 位作者 李建民 邓智毅 杨忠东 《煤矿开采》 2002年第2期42-45,共4页
研究了覆岩移动动态规律,发现在覆岩移动过程中的一定时期内存在着可进行注浆的由多个离层面构成的离层带,提出了多层位注浆减沉技术,并在唐山煤矿进行了工程实验,取得了突出效果。提出了注采比的概念,实验测试了粉煤灰浆液沉淀压实后... 研究了覆岩移动动态规律,发现在覆岩移动过程中的一定时期内存在着可进行注浆的由多个离层面构成的离层带,提出了多层位注浆减沉技术,并在唐山煤矿进行了工程实验,取得了突出效果。提出了注采比的概念,实验测试了粉煤灰浆液沉淀压实后形成的湿灰体的物理参数,初步建立了基于注采比的注浆减沉地表沉陷预计理论。 展开更多
关键词 覆岩离层带 多层位注浆 注采比 沉陷预计 粉煤灰
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