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考虑空间分异性的土石坝变形安全分区评价指标拟定模型
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作者 王雷 王晓玲 +1 位作者 张君 王佳俊 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 北大核心 2025年第11期1205-1217,共13页
针对传统大坝安全评价指标仅表征整体结构安全状态而忽略了变形测点空间分布差异性与类聚性,由此导致其无法揭示坝体局部安全状况的问题,本研究提出了基于改进算数优化算法优化注意力双向门控循环单元自编码器、凝聚型层次聚类(AHC)与... 针对传统大坝安全评价指标仅表征整体结构安全状态而忽略了变形测点空间分布差异性与类聚性,由此导致其无法揭示坝体局部安全状况的问题,本研究提出了基于改进算数优化算法优化注意力双向门控循环单元自编码器、凝聚型层次聚类(AHC)与超阈值(POT)理论的土石坝变形安全分区评价指标拟定模型.首先,本文建立一种有效的序列数据降维模型,通过引入注意力机制耦合双向门控循环单元自编码器,解决了传统单向门控循环单元序列信息提取不完整及数据降维过程中的信息丢失问题.其次,设计了一种混沌搜索策略改进的算数优化算法,显著提升了网络超参数的优化效率,有效避免了深度学习模型超参数优化易陷入局部最优解的问题.随后,采用基于曼哈顿距离的AHC方法,有效实现了坝体变形监测数据的空间分区,并在空间分区基础上结合POT理论进行安全诊断指标拟定.实际土石坝工程案例分析结果表明:本文所提方法的聚类性能优异,聚类评价轮廓系数高达0.886,戴维斯-鲍丁指数低至0.151,显著优于现有方法;安全诊断指标考虑了坝体结构的空间分异性,合理性显著提高.本研究所提方法提升了大坝变形监测数据挖掘的深度与精度,为大坝安全监测与评价指标研究提供了新思路. 展开更多
关键词 土石坝 安全评价指标拟定 算数优化算法 双向门控循环单元 自编码器 注意力机制 凝聚型层次聚类 超阈值模型
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基于多维动态集群划分的“沙戈荒”区域风光出力特性分析
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作者 余洋 郭逸萱 +3 位作者 吕廷彦 王中晶 王芳 王文国 《电力建设》 北大核心 2025年第12期170-182,共13页
【目的】针对“沙戈荒”区域环境复杂导致风光出力表征不清晰、聚类策略精度低、特性建模效果差的问题,提出基于多维动态集群划分的风光出力特性分析策略,以实现风光资源的精确聚类与出力特性定量描述。【方法】首先,构建包含相似性、... 【目的】针对“沙戈荒”区域环境复杂导致风光出力表征不清晰、聚类策略精度低、特性建模效果差的问题,提出基于多维动态集群划分的风光出力特性分析策略,以实现风光资源的精确聚类与出力特性定量描述。【方法】首先,构建包含相似性、互补性与消纳适配性的多维集群划分指标体系。然后,提出基于双向凝聚层次聚类(bidirectional agglomerative hierarchical clustering,BAHC)的集群划分方法,并引入贝叶斯优化算法(Bayesian optimization,BO)对指标权重进行动态调节,实现复杂环境下风光集群的精确划分。最后,构建“模型-场景-指标”联动分析体系对风光出力特性进行定量描述与适应性评估。【结果】仿真结果表明:多维指标体系可更全面表征“沙戈荒”区域风光出力特性,BAHC算法显著提升了划分结果的适配性与聚类精度,核密度估计模型能有效刻画大多数“沙戈荒”区域风光出力分布形态,Weibull分布适用于辅助描述低出力风险集群。【结论】提出的多维动态集群划分策略显著提升了“沙戈荒”区域风光出力特性分析的精度与适配性,可为多源协同调度与优化提供理论支撑和数据基础。 展开更多
关键词 沙戈荒区域 风光出力特性分析 集群划分 可再生能源消纳 双向凝聚层次聚类(bahc)算法
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