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水 利 学 报

２０２５年 ３月 ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ 第 ５６卷 第 ３期

文章编号：０５５９ － ９３５０（２０２５）０３ － ０３９８ － １１

机理－ 数据融合与残差修正的土石坝渗压预测模型研究

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黄昊冉 ，谷艳昌 １，２，３ ，陈斯煜 １，２ ，王士军 １，２ ，黄海兵 １，２
（１．南京水利科学研究院 大坝安全与管理研究所，江苏 南京 ２１００２９；
２．水利部大坝安全管理中心，江苏 南京 ２１００２９；
３．水利部水旱灾害防御重点实验室，江苏 南京 ２１００２９）

摘要：机理模型预测评估土石坝渗流安全性态，物理意义明确、可解释性好，但是预测精度波动性较大。通过麻
雀搜索算法（ ＳＳＡ）与径向基函数（ＲＢＦ）对渗透系数进行反演并构建 ＳＳＡ － ＲＢＦ渗压预测代理模型，得到模型预测
值与残差序列；通过变分模态分解（ ＶＭＤ）将残差序列进行分解，并通过长短时记忆网络（ＬＳＴＭ）进行训练得到残
差序列修正模型；将机理模型与数据驱动模型叠加构建得到 ＳＳＡ － ＲＢＦ － ＶＭＤ － ＬＳＴＭ融合模型，并实现对渗压水位
准确预测。工程实例表明：本文提出的模型具有较高预测精度，相比于统计模型、ＬＳＴＭ 模型和 ＳＳＡ － ＲＢＦ － ＬＳＴＭ
模型，其预测精度提高了 ８９．６４％、６９．５９％、６０．４５％，且在过程线出现较大幅度变动时，该模型仍能够及时给出
准确的预测值，模型稳定性与外推能力较好，具有推广使用价值。
关键词：土石坝；代理模型；麻雀搜索算法；变分模态分解；ＬＳＴＭ神经网络；机理－ 数据驱动融合
中图分类号：ＴＶ６４１ ｄｏｉ：１０．１３２４３?ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｘｂ．２０２４０３０２
文献标识码：Ａ

１ 研究背景

截至 ２０２３年年底，全国已建成各类水库 ９４８７７座，其中土石坝数量占比 ８９．５％，２０世纪 ８０年代
前修建的占 ８１．４％，平均坝龄 ５３年。渗流问题是影响土石坝安全主要因素之一，文献［１］对我国 ３２３０
座病险水库的统计分析表明，存在渗透稳定问题的病险水库达 ２３４４座，占比 ７２．６％。渗流压力的大小
直接影响到土石坝的安全性 ［２］ ，因此对渗流压力的准确预测是评估土石坝渗流安全性态的关键环节。
当前土石坝渗流压力预测常用模型为机理模型和数据驱动模型。机理模型基于物理法则和假设构
建，物理意义明确，外推能力强，当前常用有限单元法进行建模计算。但其仍存在模型静态，计算耗
时，结果精度受边界条件、模型参数、工况影响较大等不足，因此实际应用中常使用代理模型替代有
限元模型，并 通 过 优 化 代 理 模 型 提 高 预 测 精 度。常 见 代 理 模 型 ［３］ 有 多 项 式 响 应 面、 径 向 基 函 数、
Ｋｒｉｇｉｎｇ插值模型和神经网络模型等。
数据驱动模型通过分析环境变量与效应量的关系和分布，利用历史和实时数据预测效应量的变化，
常见模型包括统计模型、时间序列模型、机器学习模型以及深度学习模型 ［４ － ５］ 。统计模型基于统计假设
和工程经验，确定影响渗流压力的因素，并通过数据分析确定模型参数，已广泛应用于工程领域 ［６］ 。近
年来，随着人工智能技术的不断发展，能够较好处理非线性关系的机器学习模型与深度学习模型被应
用到土石坝渗流压力预测的研究中。赵明哲等 ［７］ 采用随机森林算法和广义可加模型（ＧＡＭＬＳＳ － ＧＬＯ）构
建考虑降水影响的渗流量预测模型；缪长健等 ［８］ 利用云模型对传统人工鱼群算法（ＡＦＳＡ）进行改进并

收稿日期：２０２４ － ０５ － ２１；网络首发日期：２０２４ － １２ － ２７
网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｌｉｎｋ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｕｒｌｉｄ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２４１２２６．１５０９．００３
基金项目：国家自然科学基金项目（５１９７９１７５，５２３０９１５７）；南京水利科学研究院研究生学位论文基金项目（Ｙｙ７２４００５）；南京水利
科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费（ Ｙ７２３００８，Ｙ７２２００３，Ｙ７２３００２）
作者简介：黄昊冉（ １９９７ － ），博士生，主要从事大坝安全监控预警研究。Ｅ － ｍａｉｌ：２２０２３３０００７＠ｈｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
通信作者：谷艳昌（１９８０ － ），博士，正高级工程师，主要从事大坝安全监控预警研究。Ｅ － ｍａｉｌ：ｙｃｇｕ＠ｎｈｒｉ．ｃｎ

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