基于MLP-AttnRF融合模型的涵管导流水位场智能预测方法OA

涵管导流工程水位场模拟是保障工程安全运行与设计优化的核心环节,但其受流量波动等多因素耦合影响,呈现强非线性特征。传统实验测量受限于仪器布置与人力成本,难以实现多工况下高分辨率连续监测;数值模拟虽能复现水流过程,但计算耗时长,对算力要求高。针对上述问题,提出一种融合多层感知机与注意力机制及随机森林的MLP-AttnRF模型,将深度学习的非线性拟合优势与集成学习的稳健性相结合,实现了基于流量的涵管内水位场快速预测。实验结果表明,该模型在训练集、验证集与测试集上均实现优异性能,决定系数(R^(2))高于0.99,均方根误差(RMSE)低于0.08 m,泛化能力稳定。本研究首次将机器学习模型应用于涵管导流工程水位场模拟,相较于传统方法大幅提升了预测效率与成本优势,为涵管导流工程设计优化、动态决策提供了可靠技术支撑。