基于IWOA-BiLSTM的高拱坝测点群变形预测时空模型

杨光; 黄嘉辉; 赵阿辉; 王琳; 杨浩宇; 贺习恒

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.04.003

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基于IWOA-BiLSTM的高拱坝测点群变形预测时空模型

更新时间：2026-06-24

- 基于IWOA-BiLSTM的高拱坝测点群变形预测时空模型
- Vol. 48, Issue 4, Pages: 17-24(2026)
- 作者机构：
  
  1. 华北水利水电大学水利学院
  2. 水灾害防御全国重点实验室
  3. 中国三峡建工(集团)有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.04.003
  CLC： TV698.11;TV642.4
- Published：2026
- 稿件说明：
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杨光, 黄嘉辉, 赵阿辉, et al. 基于IWOA-BiLSTM的高拱坝测点群变形预测时空模型[J]. 2026, 48(4): 17-24.
DOI：

杨光, 黄嘉辉, 赵阿辉, et al. 基于IWOA-BiLSTM的高拱坝测点群变形预测时空模型[J]. 2026, 48(4): 17-24. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.04.003.

摘要

针对时空模型应用于高拱坝测点群变形预测的不足，结合局部线性嵌入法(locally linear embedding

LLE)、双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory network

BiLSTM)和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm

WOA)

提出一种新的基于时空模型的测点群变形预测方法.采用LLE对时空模型进行因子降维，构建BiLSTM输入-输出关系；引入非线性收敛因子、自适应权重、高斯变异扰动及Tent混沌扰动策略，对WOA进行改进；依据改进的WOA(improved WOA

IWOA)优化BiLSTM的超参数，建立高拱坝测点群变形预测时空模型；依据工程实例，检验模型性能.结果表明：IWOA比WOA的寻优能力更强，性能更稳定，收敛速度更快；IWOA-BiLSTM在变形预测时的复相关系数为0.989 1

剩余标准差为0.789 1

性能优于WOA-BiLSTM、BiLSTM和时空模型.

Abstract

关键词

Keywords

references

顾冲时,苏怀智,刘何稚.大坝服役风险分析与管理研究述评[J].水利学报,2018(01).

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