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申请/专利权人：武汉大学;雅砻江流域水电开发有限公司
摘要：本发明公开了一种基于SAA等多源监测数据的堆石坝参数反演方法，属于堆石坝变形预测技术领域，包括：获取堆石坝内材料分区的监测数据，基于监测数据构建以SAA为主要数据的输入数据集；基于输入数据集构建不同参数组合，将不同参数组合代入至有限元模型中进行计算，获得有限元计算值；基于有限元计算值构建各个材料分区所对应的目标函数；构建机器学习模型，对机器学习模型进行训练，获得机器学习代理模型；目标函数值进行寻优，获得参数反演结果。本发明充分利用了堆石坝新型以及常规变形监测仪器的多源监测数据，实现了堆石坝变形监测以及预测的有机融合，尤其是SAA在堆石坝内布设所获取的时间跨度长，空间范围广的变形监测数据。
主权项：1.一种基于SAA等多源监测数据的堆石坝参数反演方法，其特征在于，包括以下步骤：获取堆石坝内材料分区的监测数据，基于所述监测数据构建以SAA为主要数据的输入数据集；基于所述输入数据集构建不同参数组合，将所述不同参数组合代入至有限元模型中进行计算，获得有限元计算值；基于所述有限元计算值构建各个材料分区所对应的目标函数；构建机器学习模型，将所述不同参数组合作为模型输入，将所述有限元计算值作为模型输出对所述机器学习模型进行训练，获得机器学习代理模型；基于多目标优化算法和所述机器学习代理模型对所述目标函数值进行寻优，获得参数反演结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 雅砻江流域水电开发有限公司 一种基于SAA等多源监测数据的堆石坝参数反演方法
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