基于多变量时间序列和LSTM网络的面板缝变形预测

摘要：

混凝土面板是面板堆石坝的主要防渗结构,其接缝部位的变形对大坝防渗和安全稳定至关重要.混凝土面板接缝系统受水位、堆石坝变形和温度等多个因素的共同影响,其变形发展演化是一个动态非线性的复杂过程.首先进行面板接缝变形与各影响因子之间的相关性分析,筛选出对面板接缝变形影响较大的多个变量的时间序列.然后通过滑动时间窗口构造时序数据并将其输入长短期记忆神经网络(LSTM),以面板接缝变形作为网络输出,训练得到基于多变量时间序列和LSTM网络的面板接缝变形预测模型.最后将模型预测结果与向量自回归模型(Vector Autoregression,VAR)、单变量LSTM模型及三次指数平滑模型(Holt-Winters)的预测结果进行对比分析.对比结果表明:多变量LSTM模型的预测精度较高,对开展面板接缝变形的实时动态预测有一定工程实用价值.

关键词：面板堆石坝、面板接缝、变形预测、多变量时间序列、LSTM

所属期刊栏目：53

分类号：TV641.4(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：198-204