【摘 要】
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针对高土石坝变形监测时间序列复杂的非线性、非平稳性等特点,提出了一种沉降变形预测的组合方法,可更好兼顾土石坝变形的长期发展趋势和波动特性.利用基于局部加权回归的季节性趋势分解法将变形监测历史数据分为趋势、周期和残差分量;采用长短期记忆神经网络模型分别学习趋势、周期和残差序列趋势特征并预测,汇总各分量预测结果得到大坝位移的预测值.为定量评价和比较预测结果,引入三个评价指标,并将预测结果与季节性差分自回归滑动平均模型、长短时记忆神经网络模型及其组合模型的预测结果进行对比分析.本文联合时序分解和深度学习的组合模
【机 构】
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中国水利水电科学研究院 流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京 100038
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针对高土石坝变形监测时间序列复杂的非线性、非平稳性等特点,提出了一种沉降变形预测的组合方法,可更好兼顾土石坝变形的长期发展趋势和波动特性.利用基于局部加权回归的季节性趋势分解法将变形监测历史数据分为趋势、周期和残差分量;采用长短期记忆神经网络模型分别学习趋势、周期和残差序列趋势特征并预测,汇总各分量预测结果得到大坝位移的预测值.为定量评价和比较预测结果,引入三个评价指标,并将预测结果与季节性差分自回归滑动平均模型、长短时记忆神经网络模型及其组合模型的预测结果进行对比分析.本文联合时序分解和深度学习的组合模型具有更高的预测精度和较好的稳定性,能够较好体现土石坝变形的长期趋势和随水位的波动特性.
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融雪径流是高寒山区水循环的重要组成,其预报对流域水资源综合利用具有重要意义.本文基于流域产汇流机理和冰川积雪融化相关研究,融合物理成因分析和数据挖掘技术的优势,建立基于多因素相似性的融雪径流预报模型,并提出滚动预报方案,实现了7日预见期内逐日径流滚动预报.研究成果在雅砻江干流新龙站的应用表明:对于考虑正积温方案,3 d预见期的平均相对误差小于17％,纳什系数达到0.89;7 d预见期的平均相对误差小于21％,纳什系数达到0.83.相比于无正积温方案,3 d、7 d预见期的平均相对误差分别降低2％、6％,纳
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