混凝土坝变形监控模型的随机森林与旗鱼优化组合建模方法

随机森林算法具有实现简单、训练速度快等优点,在大坝变形监控模型领域应用广泛。传统随机森林算法主要采用主观经验或网格遍历进行模型参数标定,然而经验选取参数偶然性大,网格遍历效率过低。为解决此问题,提出一种随机森林与旗鱼优化组合建模的方法(SFO-RF),即利用旗鱼优化算法全局搜索随机森林算法的最优参数,再将最优参数信息传递给随机森林算法进行数据训练。以某混凝土坝变形监测为例,采用SFO-RF建立大坝变形监控模型,选取均方差、均方根误差、相关指数分析其预测效果。与传统取参方式的随机森林模型相比,SFO-RF算法对模型参数的优化有效,提高了模型的预测精度和收敛速度。