基于多源数据融合与机器学习的大坝安全风险分析模型优化研究OA

传统大坝安全风险评估模型存在专家经验依赖性强、模型透明度不足等问题,本研究旨在构建一种融合多源监测数据与机器学习技术的动态评估模型,以提升风险预警的准确性和时效性.本模型通过建立结构安全、水文气象、地质环境和人为因素的四维评价体系,结合相对熵理论与气候因子修正方法,实现风险指标的定量化表征;采用白鲸优化算法(BWO)优化模型参数更新机制,并集成卫星遥感形变监测与地面传感器数据,利用自适应权重分配策略解决多源异构数据协同分析难题.实证研究表明,该模型在典型工程汛期风险预警中的综合性能指标达到 91.5%,较传统方法提升 14.2%;准确率提升至 93.8%(提升 11.5%),查全率提升至 89.2%(提升 13.6%),误报率降至 9.4%(降低 14.3%).此外,模型对不同风险等级的检测能力显著增强,极高风险(Ⅳ级)工况的识别率提升 26.5%,优化模型显著提升了大坝安全风险评估的精度和效率,为水利工程智能监控提供了新的技术路径,具有重要的理论价值与实践意义.