基于集成学习的水利施工技术状态监测研究

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摘 要：本研究应用集成学习方法对水利施工中的技术状态监测进行了深入探讨。通过分析围堰堰体的水平位移、垂直位移和防渗墙变形情况，并结合不同算法的特征，比较决策树、随机森林、梯度提升树（GBT）和stacked等算法的监测准确率。结果表明，不同算法在不同监测任务中的表现存在差异。随着时间推移和数据积累，预测准确性逐渐提高，尤其是梯度提升树和stacked算法在数据量增加后表现更为优越。（剩余4946字）

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