基于元启发式算法优化随机森林的大坝溃决峰值流量可解释性预测模型研究

针对大坝溃决峰值流量预测精度不足和模型可解释性差的问题，研究人员通过整合松鼠搜索算法(SSA)、灰狼优化器(GWO)和哈里斯鹰优化(HHO)改进随机森林(RF)模型，利用128例溃坝数据构建预测体系。优化后的SSA-RF模型测试集R2达0.9999，关键变量Hw和Vw的影响机制获解析，为防洪决策提供兼具高精度与透明度的AI解决方案。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，大坝安全面临前所未有的挑战。溃坝事件往往引发链式灾害，而峰值流量(Q_p)的准确预测直接决定下游应急响应效能。传统方法如物理实验成本高昂，数值模拟计算复杂，而现有机器学习模型虽能捕捉非线性关系，却普遍存在"黑箱"困境——工程师们难以理解模型决策依据，这在人命关天的防灾领域无疑是重大隐患。

针对这一痛点，湖南省杰出青年科学基金支持的研究团队在《Journal of Hydrology》发表创新成果。研究者另辟蹊径，将生态智慧引入算法设计：受松鼠觅食行为启发的SSA算法、模仿狼群狩猎策略的GWO算法以及源于猛禽捕食技巧的HHO算法，与随机森林(RF)这一经典机器学习工具深度融合，构建出兼具预测精度与可解释性的新型模型体系。更突破性地采用数据增强技术，将128例历史溃坝案例扩展为更丰富的训练样本，解决了小样本条件下模型泛化能力不足的行业难题。

关键技术路线包含：1) 多源溃坝数据整合(含水库蓄水量V_w、溃口上方水深H_w等6维特征)；2) 元启发式算法优化RF超参数(包括决策树数量n_estimators等5项)；3) SHAP值等可解释性技术解析变量贡献。

【研究结果】
■ 模型优化：SSA算法在50个体种群规模时表现最优，经200代迭代使均方误差(MSE)降至0.001以下，显著优于GWO和HHO。增强数据集训练后，SSA-RF测试集指标全面领先：R²逼近1(0.9999)，平均绝对百分比误差(MAPE)仅0.105%。
■ 变量解析：SHAP值分析揭示H_w和V_w贡献度占比超75%，与流体力学中"托里拆利定律"理论相符，证实模型决策符合物理规律。
■ 跨模型对比：SSA-RF在A-20指数(0.924)和方差解释率(VAF=99.986%)上均超越传统ANN及经验公式，特别对小样本案例预测误差降低达60%。

【结论与意义】
该研究实现了防灾领域的双重突破：技术上，首次证明元启发式算法可有效提升RF在水利工程中的表现，SSA的全局搜索能力使其在参数优化中独具优势；方法论上，通过可解释AI技术打开预测黑箱，使决策者能直观理解H_w/V_w等关键参数的影响机制。实际应用中，该模型可嵌入早期预警系统，为应急疏散路线规划提供分钟级预测，相关技术框架已拓展至滑坡涌浪等衍生灾害预测。正如研究者Jian Zhou在讨论部分指出："这种融合生态行为智慧的建模思路，为重大基础设施的风险评估开辟了新范式。"