【摘 要】
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随着GNSS等新技术的发展,大坝变形监测已经实现全天候实时动态化,传统的大坝变形预测方法不能很好地对海量的监测数据进行处理。深度学习是在神经网络的基础上对网络层数加深的优化算法,目前已经在风电、空气质量、灾害预警等领域广泛应用。相对于传统的机器学习算法,深度学习强调从海量数据中进行学习,能够解决大坝变形数据中存在的高维、冗杂以及高噪等传统机器学习算法难以处理的问题。因此,非常有必要开展基于深度学习
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随着GNSS等新技术的发展,大坝变形监测已经实现全天候实时动态化,传统的大坝变形预测方法不能很好地对海量的监测数据进行处理。深度学习是在神经网络的基础上对网络层数加深的优化算法,目前已经在风电、空气质量、灾害预警等领域广泛应用。相对于传统的机器学习算法,深度学习强调从海量数据中进行学习,能够解决大坝变形数据中存在的高维、冗杂以及高噪等传统机器学习算法难以处理的问题。因此,非常有必要开展基于深度学习的大坝变形预测研究。针对传统信号提取方法在大坝变形数据特征提取时易出现端点效应和模态混叠的情况,本文首先提出变分模态分解（VMD）方法进行大坝变形特征提取,将大坝变形序列的分解方式转化为变分问题,通过计算受约束变分问题,获取全局最优解。结果证明VMD的方法对大坝变形序列的局部特征进行保留,对高频的噪声进行去除,能够较好地进行大坝特征提取。其次,本文根据深度学习的发展进程,分析早期递归神经网络雏形的非线性自回归神经网络（NARX）、深度学习起始的深度信念网络（DBN）,以及当下时间序列预测的长短时记忆网络（LSTM）,结合变分模态分解分别构建了基于VMD-NARX、VMD-DBN、VMDLSTM的大坝变形预测模型。然后,对构建的基于深度学习的大坝变形预测模型进行实际应用。VMD-NARX、VMDDBN、VMD-LSTM三种模型的评价指标来看,平均绝对误差（MAE）分别为1.28mm,1.15mm,0.95mm;均方根误差（RMSE）分别为1.62 mm,1.49 mm,1.22 mm,同时对其他传统大坝变形预测模型进行应用比较,比较结果表明,深度学习模型均表现优良,各项误差指标较小,表现出稳定性好、预测精度高的特点,从而为大坝的安全监测提供了参考依据。
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