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水利水电工程
基于贝叶斯优化LightGBM的大坝变形预测模型
变形是反映大坝运行现状最直观的指标。针对大坝变形预测模型存在易陷入局部最优及不适用大规模数据等问题,本文提出了一种快速高效的基于决策树的梯度提升框架LightGBM,并结合全局优化算法——贝叶斯优化应用于大坝变形预测。为验证模型适用性,以两座实际混凝土坝工程为例分析,并与多元线性回归、支持向量回归机和多层感知机等预测结果进行比较。实验结果表明,该模型均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)等指标均优于其他方法,验证了该模型的可行性及优越性。
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长江科学院院报
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