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第50卷第1期
2024年1月水力发电水工建筑
基于CNN-LSTM的大坝变形组合预测模型研究
王润英,林思雨,方卫华2.3,赵凯文1
(1.河海大学水利水电学院,江苏南京210024;
2.水利部南京水利水文自动化研究所,江苏南京210012;
3.水利部水文水资源监控工程技术研究中心,江苏南京210012)
摘要:为了提高大坝变形预测模型精度和泛化能力,建立了一种基于卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks,
CNN)与深度学习长短期记忆(Longshort-termmemory,LSTM)神经网络的组合预测模型CNN-LSTM。该模型先利用
CNN提取大坝变形监测时间序列的特征,再利用LSTM生成特征描述,该模型精度高、泛化能力强。以柏叶口水库
混凝土面板堆石坝为例,经过CNN-LSTM模型计算,将模型变形预测值与原型监测资料进行对比,再与LSTM模型
及CNN模型的预测结果进行对比。结果表明,CNN-LSTM模型预测值最接近监测资料实测结果。
关键词:大坝变形;卷积神经网络;LSTM神经网络;变形预测;预测精度;柏叶口水库
ResearchonDeformationPredictionMethodofConcreteFaceRockfillDamBasedonCNN-LSTM
WANGRunying,LINSiyu,FANGWeihua?3,ZHAOKaiwen
(1.CollegeofWaterConservancyandHydropowerEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210024,Jiangsu,China;
2.NanjingResearchInstituteofHydrologyandWaterConservancyAutomation,MinistryofWaterResources,
Nanjing210012,Jiangsu,China;3.ResearchCenteronHydrologyWaterResearchMonitoring,
MinistryofWaterResources,Nanjing210012,Jiangsu,China)
Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyandgeneralizationabilityofdamdeformationpredictionmodels,aneuralnetwork
combinationpredictionmodelCNN-LSTMisestablishedbasedontheconvolutionalneuralnetworks(CNN)andthedeep
learninglongshort-termmemory.Inthismodel,theCNNisfirstlyusedtoextractthefeaturesofdamdeformationmonitoring
timeseries,andthentheLSTMisusedtogeneratethefeaturedescription.Thismodelhashighaccuracyandstrong
generalizationability.TakingBaiyekouFaceRockfllDamasanexample,theCNN-LSTMmodelisusedtocalculatethedam
deformation,andthecalculationresultsarecomparedwiththeactual
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