基于EEMD-AEFA-LSTM的混凝土坝变形预测模型

曹梦茜; 郑东健

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222203

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基于EEMD-AEFA-LSTM的混凝土坝变形预测模型

更新时间：2026-02-25

- 基于EEMD-AEFA-LSTM的混凝土坝变形预测模型
- Issue 9, Pages: 89-93(2023)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水利水电学院
  2. 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222203
  CLC： TV698.11
- Published：2023
- 稿件说明：
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曹梦茜, 郑东健. 基于EEMD-AEFA-LSTM的混凝土坝变形预测模型[J]. 2023, (9): 89-93.
DOI：

曹梦茜, 郑东健. 基于EEMD-AEFA-LSTM的混凝土坝变形预测模型[J]. 2023, (9): 89-93. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222203.

摘要

对混凝土坝变形监测资料进行合理的数据挖掘和准确的预测分析是确保大坝安全长效运行的关键手段，大坝变形时间序列受到温度、水位等环境量的影响，具有周期性、非线性等变化特征，现有的智能算法无法很好地捕捉序列的非线性关系。对此，提出了基于EEMD-AEFA-LSTM模型的混凝土坝变形预测模型，采用集合经验模态分解EEMD有效分解变形时间序列，通过人工电场算法AEFA优化的长短期记忆网络LSTM模型对各分解分量进行预测并重构预测结果。选取某混凝土坝EX16、EX24测点的变形监测资料开展预测研究。结果表明，所建EEMD-AEFA-LSTM模型的预测精度明显高于AEFA-LSTM、PSO-LSTM、GA-LSTM模型，预测结果的平均绝对误差、均方误差、均方根误差均为最小值，为混凝土坝变形的精确预测提供了新途径。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于人工电场算法优化的大型灌区径流预测模型研究[J]. 王肖鑫;岑威钧;李昭辉;吴光华.水资源与水工程学报,2022(04)

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