Page 23 - 2025年第56卷第1期
P. 23
.
[ 92] 郭辉 . 基于组合残差修正代理模型的帷幕灌浆施工方案优化[D] 天津:天津大学,2022.
[ 93] ZHANG T H,WANG X L,YU J,et al. Multi-objective optimization of curtain grouting construction scheme with
ensemble residual surrogate model[J] Rock Mechanics and Rock Engineering,2024,57(1):3439-3457.
.
[ 94] 闫福根 . 水利水电工程坝基灌浆统一模型与分析理论及应用[D] 天津:天津大学,2014.
.
.
[ 95] 樊贵超 . 大坝基础灌浆工程施工质量控制理论与应用研究[D] 天津:天津大学,2017.
[ 96] 樊 启 祥 , 黄 灿 新 , 蒋 小 春 , 等 . 水 电 工 程 水 泥 灌 浆 智 能 控 制 方 法 与 系 统[J] 水 利 学 报 , 2019, 50(2):
.
165-174.
[ 97] ZHU Y,WANG X,WANG J,et al. A hybrid interval prediction model for the PQ index using a lower upper bound
estimation-based extreme learning machine[J] Soft Computing,2021,25(17):11551-11571.
.
[ 98] XUE L, ZHU Y, GUAN T, et al. Grouting power prediction using a hybrid model based on support vector regres⁃
sion optimized by an improved Jaya algorithm[J] Applied Sciences,2020,10(20):1-18.
.
[ 99] 李凯,任炳昱,王佳俊,等 . 基于 CEEMDAN-Transformer 的灌浆流量混合预测模型[J] 水利学报,2023,
.
54(7):806-817.
.
[100] 韩伟,赵存厚 . 小浪底灌浆工程中开发和应用的灌浆监控系统[J] 水利水电技术,2001,32(11):33-34.
[101] STILLE B,STILLE H,GUSTAFSON G,et al. Experience with the real time grouting control method[J] Geome⁃
.
chanics and Tunnelling,2009,2(5):447-459.
.
[102] 张天鸿,王晓玲,余红玲,等 . 基于大语言模型的灌浆工程知识服务系统[J/OL] 水利学报,2025. (2025-
/
01-09)[2025-01-13] https:/doi. org/10. 13243/j. cnki. slxb. 20240164.
.
[103] 张 钟 壬 , 马 睿 , 胡 昱 , 等 . 大 坝 智 能 建 造 智 能 化 程 度 评 价 方 法 探 讨[J] 水 力 发 电 学 报 , 2023, 42(12):
.
108-118.
[104] 蒋晓明,颉志强,徐航 . 通水冷却措施对碾压混凝土坝施工期温度应力及防裂影响研究[J] 华北水利水电大
.
学学报(自然科学版),2023,44(6):87-95.
[105] 夏勇,刘毅,齐问坛,等 . 高海拔地区高拱坝首仓混凝土温度反演分析与温控措施优化[J] 水利水电技术
.
(中英文),2024,55(4):71-80.
[106] 林鹏,李明,刘科,等 . 低热水泥碾压混凝土坝适应性智能通水策略研究[J] 水利学报,2022,53(9):
.
1028-1038.
[107] 刘毅,杜雷功,钱文勋,等 . 高寒区高混凝土坝关键技术难题与解决途径[J] 水利水电技术,2020,51(3):
.
45-52.
[108] 马睿,张庆龙,胡昱,等 . 混凝土拱坝温度应力与横缝性态智能控制方法[J] 水力发电学报,2021,40(8):
.
100-111.
[109] 张庆龙,马睿,胡昱,等 . 大体积混凝土结构温度应力智能控制理论[J] 水力发电学报,2021,40(5):11-21.
.
[110] LIN C,CHEN S,HARIRI-ARDEBILI M A,et al. An explainable probabilistic model for health monitoring of con⁃
.
crete dam via optimized sparse bayesian learning and sensitivity analysis[J] Structural Control and Health Monitor⁃
ing,2023,2023(1):2979822.
[111] TAO L, ZHENG D, WU X, et al. Stress estimation of concrete dams in service based on deformation data using
SIE-APSO-CNN-LSTM[J] Water,2022,15(1):59.
.
[112] YAO K, WEN Z, YANG L, et al. A multipoint prediction model for nonlinear displacement of concrete dam[J]
.
Computer⁃Aided Civil and Infrastructure Engineering,2022,37(14):1932-1952.
[113] XU G,WU Y,LI B,et al. Dynamic attention deconvolutional single shot detector for polyp detection and classifica⁃
/
tion in narrow-band imaging[C]/Medical Imaging 2023: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and
Modeling. SPIE,2023.
[114] CHEN B, HU T, HUANG Z, et al. A spatio-temporal clustering and diagnosis method for concrete arch dams
.
using deformation monitoring data[J] Structural Health Monitoring,2019,18(5/6):1355-1371.
[115] 余红玲,王晓玲,任炳昱,等 . 土石坝渗流性态分析的 IAO-XGBoost 集成学习模型与预测结果解释[J] 水利
.
学报,2023,54(10):1195-1209.
[116] 余红玲,王晓玲,王成,等 . 贝叶斯框架下大坝渗流参数反演组合代理模型研究[J] 水利学报,2022,53
.
(3):306-315,324.
[117] 吕鹏,王晓玲,余红玲,等 . 基于 FDA 的大坝渗流安全动态可拓评价模型[J] 河海大学学报(自然科学版),
.
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