في مواجهة المشكلات الموجودة في انعكاس معامل النفاذية لسدود الحجر المدعم بالجدار القلبي عالية القلب، مثل اللاخطية العالية، تباين المعاملات الكبير، وصعوبة التدريب على العينات الصغيرة، تم اقتراح طريقة انعكاس معلمة تدمج أخذ العينات بالهيبركيوب اللاتيني في فضاء اللوغاريتمات مع خوارزمية تحسين طائر السنونو المعدلة لتحسين آلة الدعم النقطي. تستخدم طريقة أخذ العينات بالهيبركيوب اللاتيني (LHS) في فضاء اللوغاريتمات لتوليد مجموعة عينات أولية ذات تعبئة مكانية عالية وتوازن مقاييس؛ وبالنسبة لعيوب خوارزمية طائر السنونو القياسية (SSA) التي تميل إلى الوقوع في القيم المحلية القصوى، تم إدخال خريطة التنت الفوضوية لتعزيز التصفح الأولي للسكان، متزامنة مع استراتيجية التحوير الكوشي لمنح الأفراد القدرة الديناميكية على الخروج من الأمثلية المحلية، لتحقيق البحث التكيفي للمعلمات الفائقة الرئيسية في آلة دعم الانحدار النقطي (SVR). كدراسة حالة، تم إنشاء نموذج لعكس معامل النفاذية لسد مياه محطة ليونبينغ الكهرومائية ذات جدار القلب المحصّن. أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة تتمتع بدقة تنبؤ أعلى في ظل عينات صغيرة؛ معامل النفاذية المعكوس يفي بقوانين التدرج في نظام الحاجز الصرفي المقاوم للتسرب؛ قيمة الجذر التربيعي لمتوسط الخطأ (RMSE) لحساب رأس المياه في نقاط المراقبة مقابل القيم المقاسة هو 1.36 متر، وأقصى خطأ نسبي هو 0.1204%، والمتوسط النسبي للخطأ 0.039%، متفوقًا على نماذج التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية BP والغابات العشوائية.

سدود الحجر;التسرب;انعكاس المعلمات;دعم الانحدار النقطي;خوارزمية طائر السنونو المعززة