【摘 要】
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大坝在长期服役的过程中,受到相同或相似外界因素的影响,变形监测数据之间必定在空间和时间维度上存在某种相关性.为充分挖掘大坝在空间与时间维度的相关性,本文以某碾压混凝土重力坝为例,首先应用改进初始聚类中心点的K均值聚类(K-means++)分析沉降变形的空间聚集情况,选出合适的关键测点,然后结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型对关键测点进行变形预测,探究测点在时间序列上的相关性,并与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型的预测结果
【机 构】
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河海大学水利水电学院,水安全与水科学协同创新中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0407103),中国电建科技项目(DJ-ZDXM-2018-02)。
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大坝在长期服役的过程中,受到相同或相似外界因素的影响,变形监测数据之间必定在空间和时间维度上存在某种相关性.为充分挖掘大坝在空间与时间维度的相关性,本文以某碾压混凝土重力坝为例,首先应用改进初始聚类中心点的K均值聚类(K-means++)分析沉降变形的空间聚集情况,选出合适的关键测点,然后结合长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型对关键测点进行变形预测,探究测点在时间序列上的相关性,并与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)模型的预测结果
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