基于AJSO-NOGM(1,1)组合模型某抽水蓄能电站库岸边坡变形预测

水库边坡变形演变表现出明显的时效特性,基于灰色系统新信息优先理论,通过引入基于新型初始条件优化的等间距NOGM(1,1)模型来强化最新时效因素对水库边坡变形趋势的影响和修正作用,从而提高最新环境变量对边坡变形的影响比重,并采用人工水母搜索算法(Artificial Jellyfish Search Optimizer, AJSO)对相关模型参数进行智能寻优,构建了用于水库边坡变形预测的AJSO-NOGM(1,1)模型。算例分析表明,本文方法相比传统灰色系统GM(1,1)模型预测值与实测值具有更高的相关系数,并且均方根误差和平均绝对系数均优于传统GM(1,1)模型的,可以显著提高边坡变形预测精度和鲁棒性,较好地反映水库岩石边坡变形趋势。