同源测点信息融合的多尺度大坝长期变形缺失值填补

大坝变形数据缺失尤其是长期缺失值的存在将影响变形监控模型的精度和可靠性,据此提出了一种基于同源测点信息融合的多尺度大坝长期变形缺失值填补模型.首先,确定与所研究测点具有相似变形特性的测点,分别进行EMD分解;然后,针对研究测点的非高频分量,使用LSTM进行建模;针对高频分量,以同源测点高频分量为依据,构建多变量BP模型;最后,将各模型输出结果进行叠加得到最终填补结果.分析表明,提出的方法有效构建了高频分量的输入组,结合LSTM在中、低频分量分析中的优越性能,大大提高了大坝长期变形缺失值的填补精度.