【摘 要】
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建立高性能的混凝土坝渗流预测模型是渗流安全监控的重要手段,也是渗流安全性态评价的基础,结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）两种深度学习算法,构建混凝土坝渗流预测模型（CNN-LSTM）,该模型先利用CNN提取渗流监测时间序列的特征,然后利用LSTM生成特征描述,建立输入与输出间的映射关系,实现对混凝土坝的渗流预测。工程实例应用表明,CNN-LSTM模型在混凝土坝渗流预测应用中
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51609217）；
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建立高性能的混凝土坝渗流预测模型是渗流安全监控的重要手段,也是渗流安全性态评价的基础,结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）两种深度学习算法,构建混凝土坝渗流预测模型（CNN-LSTM）,该模型先利用CNN提取渗流监测时间序列的特征,然后利用LSTM生成特征描述,建立输入与输出间的映射关系,实现对混凝土坝的渗流预测。工程实例应用表明,CNN-LSTM模型在混凝土坝渗流预测应用中的数据拟合能力和预测精度较好,且不易陷入局部最优解,可为混凝土坝的渗流预测和安全监控提供科学依据。
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