基于随机森林的大坝潜在风险预测方法

大坝潜在风险预测在降低大坝溃坝概率、减少水库大坝失事事件方面发挥着重要的作用。本文基于随机森林方法构建基于数据驱动的大坝潜在风险预测模型,减少在建模过程中的人工干预,实现风险预测高效化、智能化。首先预处理大坝基础数据资料,构建训练数据集和测试数据集,然后构建大坝风险预测模型并利用训练数据训练模型,利用GridSearch和Cross-validation确定模型最优情况的参数,并通模型评价指标和多种算法对比结果全面评估模型性能。实验结果表明：基于随机森林的风险预测模型在测试数据上的准确度率为90.54%,模型准确度相较于ANN、KNN、SVM算法高出4.87%、18.59%、37.93%,满足实际应用的需求。     

水库综合信息管理平台关键技术研究与应用

通过对大中型水库水利信息化系统应用现状的分析,针对数据分散、交互能力差、可视化能力低、权限管理缺乏等系统研发及应用难题,开展水库综合信息管理平台相关技术研究。管理平台关键技术包括：利用 ETL 工具对库区多专业整合形成平台专业业务数据库,实现基于海量数据的监测资料分析;灵活配置数据源向访问层提供屏蔽数据库厂商差异性的统一数据接口,实现基于 JWT 鉴权和 RBAC 模型的用户权限与接口访问控制;利用工程 CAD 制图转换成 SHP 格式,提高水库综合信息可视化表达能力。基于关键技术开发的水库综合信息管理平台在多个水库得以应用,可有效提高水库运行效率,减轻运行管理人员的工作量,为其他大中型水库信息化建设提供参考。     

基于移动终端的大坝安全监测信息发布平台研究

针对当前大坝安全监测信息发布对终端便携性和实时性的需求,开展了基于移动终端的大坝安全监测信息发布平台研究。通过对平台通用数据接口、图表后台处理以及多级阈值判定等关键技术的研究与改进,进一步增强平台工作的灵活性、使用的便捷性和信息的共享性,实现了大坝安全监测数据的发布与共享、查询与显示、大坝性态的判定与预警,让用户能够通过移动终端随时随地掌握大坝安全状况。     

基于XGBoost的水库大坝基础设施潜在风险评估预测

水库大坝基础设施潜在风险评估是水库大坝风险评估体系的重要组成部分，然而水库大坝基础设施数据量大、数据特征多、还存在数据缺失的情况。XGBoost算法作为一种基于决策树的集成算法，在应对大规模含有缺失情况的、具有混合类型的特征数据方面具有独特优势。为了更快速准确地对水库大坝基础设施潜在风险进行评估，提出了一种基于XGBoost的水库大坝设施潜在风险评估预测方法。首先将水库大坝统计数据进行预处理，并用该数据对XGBoost模型进行训练，然后通过GridSearch和Cross-validation计算模型最优参数，最后根据准确率、召回率等精度指标对模型进行评价。预测结果表明：XGBoost在测试集上的准确率达91.26%,相比于其他4种常规机器模型(随机森林、人工神经网络、最邻近算法、支持向量机)高出2.12%,5.59%,19.31%,38.65%,满足工程实际的要求。