基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究

任传栋; 王志真; 刘淑萍; 刘洪伟; 侯龙潭

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611

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基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究

更新时间：2026-02-25

- 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究
- Issue 10, Pages: 100-103+61(2023)
- 作者机构：
  
  1. 山东省水利勘测设计院有限公司
  2. 山东省农业交流合作中心 3. 山东省水利工程建设质量与安全中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611
  CLC： TP18;TV698.11
- Published：2023
- 稿件说明：
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任传栋, 王志真, 刘淑萍, et al. 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究[J]. 2023, (10): 100-103+61.
DOI：

任传栋, 王志真, 刘淑萍, et al. 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究[J]. 2023, (10): 100-103+61. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611.

摘要

大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全，为找出大坝位移的合理预测模型，以时间卷积神经网络模型为基础(TCN)

采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进，得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法，并引入深度置信网络模型(DBN)构建了D-MSSA-TCN、D-MGWO-TCN、D-MBA-TCN三种组合赋权模型，以均方根误差、决定系数、平均绝对误差、效率系数和GPI指数为精度指标体系，结果表明在三种优化仿生算法中，MSSA算法的运行效率及精度最高，三种组合模型的精度显著高于其余模型，其中D-MSSA-TCN模型在所有模型中精度最高，可推荐用于估算坝体位移。

Abstract

关键词

Keywords

references

Simulating reference crop evapotranspiration with different climate data inputs using Gaussian exponential model[J]. Yue Jia;Fengchun Wang;Pengcheng Li;Shuyi Huo;Tao Yang.Environmental Science and Pollution Research,2021

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