【摘 要】
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大坝变形是水压、温度等多种因素综合作用的结果,变形监测数据是非平稳非线性的时间序列,并且在时间维度上具有关联性。为充分挖掘变形监测数据在长短时间跨度上的关联性,本
【机 构】
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河海大学水利水电学院; 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 三峡大学水利与环境学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC1508603,2016YFC0401601);国家自然科学基金资助项目(51579086,51739003)
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大坝变形是水压、温度等多种因素综合作用的结果,变形监测数据是非平稳非线性的时间序列,并且在时间维度上具有关联性。为充分挖掘变形监测数据在长短时间跨度上的关联性,本文提出了应用长短期记忆网络(LSTM)预测大坝变形的方法。为进一步提升预测精度,利用自回归差分移动平均模型(Arima)对预测残差进行误差修正,从而建立基于LSTM-Arima的大坝变形组合预测模型。以某混凝土重力坝为例,将组合模型的预测结果与Arima模型、支持向量机(SVM)的预测结果进行对比分析。结果表明LSTM-Arima的预测结果优于Arima和SVM的预测结果,均方根误差(RMSE)分别降低了40.65%和59.00%,平均绝对误差(MAE)分别降低了35.49%和55.60%,表明LSTM-Arima模型具有较高的预测精度。
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