基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法技术

本申请公开了基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法。该方法包括：获取堆石坝变形的监测数据；根据预置的评价指标，从监测数据中选取目标测试数据，评价指标为针对于实测数据的选自异常点占比、变形最大值、趋势性指标中至少一者，和针对有限元数据的敏感性指标；从目标测试数据中提取时序特征；基于时序特征构建多目标函数，针对多目标函数采用NSGA‑III寻找最优解，获得堆石坝变形分析模型的优化参数，以基于优化参数对分析模型执行更新。本方法，在筛选高质量变形监测数据、准确识别最佳模型计算参数组合，以及提高堆石坝变形分析和预测精度方面表现出色。该方法可为数字孪生堆石坝工程提供算法基础。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及水利工程及岩土工程的，尤其涉及基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法。

技术介绍

1、监测技术和数据采集平台的快速发展引领着大数据时代的到来。堆石监测已经从过去的稀疏测点和少量监测仪器及技术的监测布局，逐渐演变为各种新型和常规监测技术的协同合作，形成了全方位及全时段的监测布局。高精度的传感器、复杂的信号调节装置、光学和无线网络、全球定位系统和其他技术有助于发展更精确、成本效益更高的监测系统。

2、然而，相关技术中数据采集的便利性也导致了显著的“数据洪水”现象。在堆石坝所积累的海量多源监测数据背景之下，用于更新堆石坝计算模型的方法在多源监测数据的筛选和有效利用方面等面临挑战，这可能导致在更新过程中使用的监测信息质量不均匀，信息冗余和数据利用不充分等问题，从而最终降低分析模型的模拟精度。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法，提高分析模型的模拟精度。

2、本申请提供一种基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据预置的评价指标，从所述监测数据中选取目标测试数据，具体包括：

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，寻找最优解采用集成代理模型来执行。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述异常点占比的预置，包括：

5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，根据CRITIC法获得所述评价指标的指标权重，包括：

6.根据权利要求2所述方法，其特征在于，构建云模型，包括：

7.根据权利要求2所述方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源监测数据驱动的堆石坝变形分析模型的更新方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，根据预置的评价指标，从所述监测数据中选取目标测试数据，具体包括：

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，寻找最优解采用集成代理模型来执行。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述异常点占比的预置，包括：

5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，根据critic法获得所述评价指标的指标权重，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：马刚，艾志涛，周伟，程欣悦，常晓林，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：

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