基于遗传和声算法并考虑实际压实质量的土石坝沉降预测模型

• 作者: 刘东海 高歌
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 土石坝 沉降 回归模型 预测 压实质量 遗传和声算法
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 大坝安全与监测
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TV641.1
• 语种: 中文

摘要

鉴于通常采用统计方法预测土石坝沉降时往往假定同一分区的坝料为均质同密度的,但却忽略了实际压实质量差异导致的坝料密度空间分布的不均性问题,利用数字大坝系统实时采集的各坝料分区的压实密度和填筑进度,建立了考虑各坝料分区实际压实质量的土石坝施工期沉降预测回归模型,并利用遗传和声算法对模型的回归系数进行寻优重估,以提高模型的精度.实例应用结果表明,基于遗传和声算法的考虑实际压实质量的土石坝沉降预测模型的计算结果与实际情况更为接近,为土石坝施工期沉降预测提供了一种新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘东海	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	83	1223	21.0	32.0
2	高歌	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	2	4	1.0	2.0