深度学习提取时空特征的堆石坝变形预测模型

摘要：

当前堆石坝变形智能预测模型较少关注多测点变形时间序列在时空特征上的不均衡性,因此限制了变形预测精度的进一步提高.为了解决该问题,本文提出了一种结合卷积神经网络、注意力机制和长短期记忆神经网络的堆石坝变形预测模型(CTSA-ConvLSTM),该模型可以提取变形时空特征,对不同时刻和不同位置的测点赋予不同的权重系数,实现对堆石坝整体变形规律的自适应学习.以水布垭面板堆石坝为例,采用该模型和最大断面所有测点的变形监测数据,验证了模型的有效性.模型预测效果优于Holt-Winters等常规时序预测模型,预测精度也优于笔者提出的基于LSTM的变形预测模型.通过深度学习提取监测数据时空特征,进一步提高了大坝变形预测精度,为大坝安全监控模型提供了新的思路.

关键词：堆石坝变形预测、时空相关性、卷积神经网络(CNN)、注意力机制、卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)

所属期刊栏目：42

分类号：TV641.4(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：120-132