基于深度置信网络的大坝变形预测研究

摘要：

针对大坝变形预测模型精度不高、特征提取能力差等问题,构建基于深度置信网络(DBN)的预测模型,以官地水电站2012～2016年的变形数据为例,实现大坝变形后10期的准确预测.结果表明,DBN模型三项评价指标分别为0.23 mm、0.30 mm、7.09％,显著优于其他比较模型,能够更加准确预测大坝变形,为大坝变形预测提供一种新的方法.

关键词：大坝变形、变形预测、神经网络、深度置信网络

所属期刊栏目：50

分类号：P258(专业测绘)

在线出版日期：2022-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-31,69