基于可解释性分析的大坝变形监控模型对比研究

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摘要：近年来，经典统计模型和机器学习模型在大坝安全监控领域并行发展，然而前者的“预测能力”和后者的“可解释性”通常存在一定局限，且关于量化多重因素对大坝监测量影响程度的对比研究相对较少。基于闽江支流上GTX重力坝的水平位移和垂直位移原型监测数据，分别采用多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLS）、随机森林算法（RF）建立兼顾预测能力和解释能力的大坝变形监控模型；同时，针对每种模型开展特征重要性分析，探究不同因素对大坝变形的影响程度。（剩余11436字）

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