大连理工大学建设工程学院
Published:2026
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漆霖, 康飞. 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究[J]. 2026, 48(3): 58-65.
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漆霖, 康飞. 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究[J]. 2026, 48(3): 58-65. DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.008.
针对现有土石坝变形预测模型存在非线性建模能力不强、时序特征提取不充分等问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与Transformer的变形预测混合深度学习模型.首先通过数据预处理方法剔除异常值并补全缺失值,构建包含水压、温度、时效等多维特征数据的因子集;然后建立BiGRU与Transformer编码器-解码器的混合框架,实现对大坝变形时序特征的高效提取和长期依赖关系的准确建模.本文利用白鲸优化算法(BWO)对模型超参数进行自适应优化,包括批次大小、学习率、注意力头数等关键参数.实验结果表明:提出模型在DC02测点的测试集上R
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达到0.970±0.003
最大预测误差为(0.657±0.070) mm
各项指标均优于对比模型.研究表明,所提模型能够有效捕捉大坝变形的非线性演变规律,为土石坝安全监测提供了有效手段.
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