该数据集包含来自长江黄广大堤、安庆长江干堤等多个堤段的193组样本数据，涵盖了8个关键影响因子，包括水位高度差、覆盖层厚度、渗透系数、有效凝聚力、有效内摩擦角、干密度、孔隙比及压缩系数。本数据集在影响因子在数据多样性方面具有显著优势，提供了更高的解析度和可靠性。该数据集广泛适用于堤防安全评估、防洪模型构建及机器学习算法的训练与验证，助力防洪抗灾工作的科学化和精细化管理，推动水利工程领域的研究与应用发展。
本数据集来源于硕士论文《基于灰色关联和GA-DBN的长江二元堤防管涌险情预测分析》。在该研究中，通过结合灰色关联分析与遗传算法优化的深度信念网络（GA-DBN）方法，采集和分析了长江黄广大堤、安庆长江干堤等多个堤段的堤防管涌险情相关数据。
（1）采用灰色关联分析方法从堤防渗漏的8个影响因素中筛选出5个关键因素。灰色关联分析通过评估各影响因素与堤防渗漏之间的关联程度，确保选取的因素对预测模型具有显著的贡献。
（2）利用深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）模型和结合遗传算法优化的深度置信网络（Genetic Algorithm optimized DBN, GA-DBN）模型对堤防渗漏进行预测。DBN模型通过多层非线性结构有效捕捉数据的复杂特征，而GA-DBN模型进一步结合遗传算法对网络结构和参数进行优化，提升了模型的预测精度和泛化能力。
数据质量评价基于GA-DBN模型的训练结果表明，本数据集具有极高的质量和可靠性。在训练集上，模型实现了98.04%的准确率、98.10%的召回率、97.88%的精度以及97.98%的F1分数，这些卓越的指标反映出数据在各个影响因子上的一致性和高效性。此外，在验证集上，模型更是达到了100%的准确率、召回率、精度和F1分数，进一步证明了数据集的高质量和模型的优越预测能力。这些优异的性能指标表明，数据集在影响因子的选择、数据采集与处理过程中确保了数据的完整性和准确性，能够有效支持堤防渗漏险情的精准预测分析。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2021YFC3000100 | 长江下游洪涝灾害集成调控与应急除险技术装备 | 国家重点研发计划 |
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CSTR:11738.11.NCDC.NHRI.DB6792.2025
10.12072/ncdc.nhri.db6792.2025
