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基于VMD-BSO-BiLSTM的混凝土坝变形智能预测模型: 2025年; 混凝土坝的变形对环境荷载的反馈存在一定的滞后性,从而导致混凝土坝的变形具有较强的时效性。为了模拟环境荷载对大坝变形的时间效应,采用了双向长短时记忆智能学习算法(BiLSTM)对大坝变形进行双向学习预测。同时为了提高BiLSTM算法的计算精度,采用了变分模态分解算法(VMD)对变形序列进行模态分解以得到规律性较好的变形分量。通过BiLSTM训练各分量的映射网络,以此计算得到了各变形分量的预测值,将各分量的预测值相加得到了大坝变形的预测值。为了加强预测模型的自适应学习能力和模型的鲁棒性,采用天牛群优化算法(BSO)对模型进行了全局优化,从而构建了基于BSO优化的VMD-BiLSTM混凝土坝变形智能预测模型。结合工程案例可知,该变形预测模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为3.41%,其精度水平能够满足大坝变形安全监控的需要,并且较VMD-BSO-LSTM、BSO-BiLSTM和BiLSTM模型,其MAPE相应降低了1.35%、2.11%和4.02%,显著地提高了预测精度。; 王正新高剑峰杨振亚周明明; 关键词：混凝土大坝

基于WOA-RFR的混凝土坝变形预测监控模型被引量：1: 2024年; 为提高大坝变形监控模型的预测精度与模型性能,引入随机森林算法与鲸鱼优化算法构建基于WOA-RFR的混凝土坝变形预测模型。归属于机器学习算法的随机森林模型具有泛化能力强、训练速度快等优点,具备较强的非线性特征映射能力;但由于原始随机森林算法中涉及到众多参数,不同的参数及相应参数组合对于模型性能的提高与稳定具有较大影响,若是采用人工经验法不能保证结果的有效性。因此为解决随机森林模型的参数标定问题,引入具有较强全局搜索能力的鲸鱼优化算法对关键参数进行组合寻优,在取得最优参数组合的同时以期进一步提高模型的泛化能力及鲁棒性。为分析比较模型的优良性能,以某实际工程为例,利用鲸鱼算法优化的随机森林建立大坝变形监控模型,引入决定系数、均方根误差与平均绝对百分比误差为模型性能的评价指标,与不同智能寻优算法、多种对照模型进行预测结果对比。结果表明,基于WOA优化的RFR预测模型具有更高的预测精度和稳定性,WOA的优化显著提高了模型性能。; 冯瑜吴云星谷汶静庞琼谷艳昌陈斯煜; 关键词：混凝土坝大坝变形预测

一种混凝土坝变形时空联合预警指标拟定方法及系统: 本发明涉及水利工程技术领域，尤其涉及一种混凝土坝变形时空联合预警指标拟定方法及系统。所述方法包括以下步骤：对混凝土坝进行水文动力数值模拟，生成水文动力作用点数据；通过水文动力作用点数据进行坝体潜在变形热点处理，生成潜在变...; 颜功兴郑忠标胡丹萍陈浩杰杨文杰邹小平周明贵

考虑防洪风险的混凝土坝变形双控指标拟定方法研究: 2024年; 针对基于典型小概率法拟定大坝监控指标时的失效概率取值偏经验性以及目前变形监控指标未考虑变形变化速率的问题,将大坝变形失效风险与大坝防洪风险(上游来水和泄洪能力)相结合,将失效概率取设计防洪风险,采用典型小概率法拟定了关键测点变形监控指标,再基于设计洪水调洪演算库水位及其对应的变形分量变化速率,从而确定变形速率监控指标,提出了考虑防洪风险的混凝土坝变形和变形速率双监控指标的拟定方法。以某服役期高拱坝为例,拟定了典型测点实测变形和变形速率双监控指标,实测变形数据及其变化速率均小于拟定的变形监控指标和变形速率监控指标,这表明该大坝当前变形性态安全可控。; 崔卫天黄耀英方卫华方晨AAMIR HAMEED; 关键词：混凝土坝调洪演算

一种混凝土坝变形时空联合预警指标拟定方法及系统: 本发明涉及水利工程技术领域，尤其涉及一种混凝土坝变形时空联合预警指标拟定方法及系统。所述方法包括以下步骤：对混凝土坝进行水文动力数值模拟，生成水文动力作用点数据；通过水文动力作用点数据进行坝体潜在变形热点处理，生成潜在变...; 颜功兴郑忠标胡丹萍陈浩杰杨文杰邹小平周明贵

基于无人机倾斜摄影的混凝土坝变形组合预测模型构建: 2024年; 受水压和温度变化的影响,混凝土坝存在变形组合预测精度低的问题。为此,构建了基于无人机倾斜摄影的混凝土坝变形组合预测模型。该模型根据摄影几何原则计算水平距离,修正镜头畸变,获取坐标。利用SIFT特征域提取图像局部特征,构建三维模型,并计算组合预测均方根误差,获取变权组合预测值。设计预测流程,以实现实时预测。实例结果显示,该模型水平位移预测结果准确,竖向位移预测误差最大0.5mm,具有精准预测效果。; 董伟; 关键词：混凝土坝最小二乘法

一种混凝土坝变形监测数据拟合预报方法及分析装置: 一种混凝土坝变形监测数据拟合预报方法及分析装置，包括以下步骤：1)对大坝的自变量和因变量进行监测，对监测数据进行剔除粗差；2)对监测数据作去量纲及均一化处理；3)基于大坝上游水头的监测数据，采用一阶～高阶埃尔米特正交多项...; 季昀周建波滕世敏杨鸽李倩范振东

一种基于多测点组合计算的混凝土坝变形分析方法及设备: 本申请提出一种基于多测点组合计算的混凝土坝变形分析方法及设备，基于自动化采集的大坝变形监测数据，结合现场运维人员和水工技术专家的经验与判断，结合混凝土坝变形多测点组合对坝基变形垂直分布、坝体整体水平位移、坝体水平位移协调...; 陈豪陈有勤丁玉江张鹏卢俊余记远李玲赵欢谭彬方超磊梁继媛

一种基于多测点组合计算的混凝土坝变形分析方法及设备: 本申请提出一种基于多测点组合计算的混凝土坝变形分析方法及设备，基于自动化采集的大坝变形监测数据，结合现场运维人员和水工技术专家的经验与判断，结合混凝土坝变形多测点组合对坝基变形垂直分布、坝体整体水平位移、坝体水平位移协调...; 陈豪陈有勤丁玉江张鹏卢俊余记远李玲赵欢谭彬方超磊梁继媛

基于时空聚类和深度学习的混凝土坝变形异常值识别方法: 2024年; 针对传统大坝异常值识别方法多依靠单测点模型,未充分考虑测点间变形的时空关联特性,易造成异常值误诊断的问题,提出了基于时空聚类和深度学习的混凝土坝变形异常值识别方法。该方法利用测点间变形的时空关联特性对混凝土坝测点变形数据进行时空聚类分区,基于新型蜜獾优化算法(HBA)与双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络构建HBA-BiLSTM变形预测模型,根据模型输出的变形值以及异常值判别指标识别混凝土坝变形异常值。实例验证结果表明,该方法比传统异常值识别方法准确率更高。; 宋锦焘葛佳豪杨杰徐笑颜陈家敏孟庆耀; 关键词：混凝土坝

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