典型文献
高拱坝参数反演的Jaya-高斯过程回归模型
文献摘要：
为了提高高拱坝物理力学参数反演的精度及效率,将Jaya智能优化方法与高斯过程机器学习理论引入大坝安全监控领域,提出了基于Jaya-高斯过程回归代理模型的拱坝参数反演分析方法.采用高斯过程回归代理模型代替传统的有限元计算,并利用3种智能优化算法进行参数寻优.结果表明:Jaya算法相比于PSO算法、GWO算法,不仅反演精度高、收敛速度快,且具有很好的稳定性;所提出反分析策略在反演用时方面比直接调用有限元计算的反分析方法节省80％以上.本文方法不仅能够满足计算精度要求,且大大缩减了计算时间,为高拱坝物理力学参数反演分析提供了一种高效的方法.
文献关键词：
高拱坝;位移反分析;高斯过程回归;代理模型;Jaya算法
中图分类号：
作者姓名：
马建婷;康飞;姜成磊;向正林;王一帆
作者机构：
大连理工大学水利工程学院,辽宁 大连 116024;吉林省水利水电勘测设计研究院,吉林 长春 130021;南方电网调峰调频发电有限公司,广东 广州 510630
文献出处：
引用格式：
[1]马建婷;康飞;姜成磊;向正林;王一帆-.高拱坝参数反演的Jaya-高斯过程回归模型)[J].水利水电科技进展,2022(04):74-79
A类：
B类：
高拱坝,Jaya,高斯过程回归,物理力学参数,智能优化方法,机器学习理论,大坝安全监控,代理模型,参数反演分析,有限元计算,智能优化算法,参数寻优,PSO,GWO,反演精度,收敛速度,分析策略,时方,调用,计算精度,精度要求,计算时间,位移反分析
AB值：
0.269301
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