基于EEMD-Attention-GRU的大坝变形组合预测模型 |
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引用本文: | 刘俊,王艳波,崔旭廷,曹德君,贾玉豪.基于EEMD-Attention-GRU的大坝变形组合预测模型[J].河南科学,2022(9):1449-1455. |
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作者姓名: | 刘俊 王艳波 崔旭廷 曹德君 贾玉豪 |
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作者单位: | 1. 南京市水利规划设计院股份有限公司;2. 河海大学水利水电学院;3. 上海勘测设计研究院有限公司 |
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基金项目: | 国家自然科学基金项目(51579085); |
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摘 要: | 根据观测数据构建高精度的大坝变形分析模型,可以提前预知大坝行为的发展趋势.结合EEMD和Attention机制优势对GRU模型进行优化以构建大坝变形组合预测模型,旨在提高变形预测精度.首先应用EEMD对原始序列进行分解,得到一组相对平稳的分量;然后利用GRU深入挖掘各变形分量的时间相关性,引入Attention机制,在神经网络内部提取关键时序特征并传递到下一层,最终得到各分量预测结果;最后组合分量预测结果得到总的预测结果.结果表明,EEMD-Attention-GRU模型可以获得很高的变形预测精度,可为大坝行为分析提供参考.
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关 键 词: | 大坝变形预测 注意力机制 GRU EEMD |
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