【摘 要】
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鉴于传统统计模型未能充分挖掘各监测变量在空间和时间上的相关性,构建了HCM-PSO-GRU组合预测模型预测混凝土坝变形,该模型利用基于Ward准则的系统聚类法(HCM)分析混凝土坝监测数据的空间聚集情况,对变形及温度进行分组作为模型变量,并基于粒子群算法(PSO算法)参数优化后的门限循环神经网络(GRU)在处理复杂时间序列数据问题的优势,对混凝土坝变形进行多步预测.对某混凝土重力拱坝变形的多步预测结果表明,HCM-PSO-GRU组合预测模型能准确地反映监测数据变化趋势,且模型的预测精度较高.
【机 构】
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河海大学水利水电学院,江苏南京210098;南京市长江河道管理处,江苏南京210000
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鉴于传统统计模型未能充分挖掘各监测变量在空间和时间上的相关性,构建了HCM-PSO-GRU组合预测模型预测混凝土坝变形,该模型利用基于Ward准则的系统聚类法(HCM)分析混凝土坝监测数据的空间聚集情况,对变形及温度进行分组作为模型变量,并基于粒子群算法(PSO算法)参数优化后的门限循环神经网络(GRU)在处理复杂时间序列数据问题的优势,对混凝土坝变形进行多步预测.对某混凝土重力拱坝变形的多步预测结果表明,HCM-PSO-GRU组合预测模型能准确地反映监测数据变化趋势,且模型的预测精度较高.
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