基于ELM-GA的复杂土石坝渗透系数反演模型及其应用

• 作者: 徐丽 沈振中
• 来源期刊: 水电能源科学
• 关键词: 土石坝 渗透系数 反演 极限学习机 遗传算法
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 大坝安全与监测|DAM SAFETY AND MONITORING
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TV223.4
• 语种: 中文

摘要

土石坝分区多、地质条件复杂,确定现场实际的坝体和坝基的渗透系数一直是其渗流研究的热点和难点.针对土石坝渗透系数多参数反演问题,利用正交设计法构造渗透系数组合,通过有限元分析建立学习样本,借助极限学习机(ELM)的高度非线性映射能力,建立了渗透系数与水头之间的映射关系,利用遗传算法(GA)搜索确定区域内各分区渗透系数,建立了基于人工智能的ELM-GA反演分析模型,最后利用工程实测资料进行了验证.结果表明,将反演所得的渗透系数用于渗流分析时,观测点压力水头计算值与实测值相对误差均在0.2％之内,结果合理可信,精度满足工程要求.