基于概念漂移检测的土石坝压实质量评价模型更新研究

土石坝压实质量评价模型的更新对保证其长期高精度评价压实质量具有重要的意义,然而目前对于压实质量模型的更新还缺乏相应的研究.借鉴流数据中概念漂移检测的思想,同时针对碾压施工流数据具有不平衡数据、含有噪声且流速缓慢的特点,本文提出了一种基于概念漂移检测的土石坝压实质量评价模型更新方法.首先提出基于K-means的下抽样技术处理不平衡数据;其次提出基于增强概率神经网络(enhanced probabilistic neural network, EPNN)和可变窗口技术(variable window technique,VWT)的碾压施工流数据概念漂移检测方法;最后若检测到有概念漂移则进行压实质量评价模型的更新.工程应用表明:基于 K-means 的下抽样技术能保证分类器具有较高的一致性;基于 EPNN 与 VWT 的方法能有效地检测出碾压施工流数据概念漂移;同时以出现概念漂移为条件而更新的压实质量评价模型能够长期高精度评价压实质量.