基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复

黄民水; 邓志航; 张健蔚

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821

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基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复

更新时间：2026-02-25

- 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复
- Issue 12, Pages: 128-132(2024)
- 作者机构：
  
  1. 武汉工程大学土木工程与建筑学院
  2. 武汉工程大学绿色土木工程材料与结构湖北省工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821
  CLC： TV698.1;TV642.42
- Published：2024
- 稿件说明：
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黄民水, 邓志航, 张健蔚. 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复[J]. 2024, (12): 128-132.
DOI：

黄民水, 邓志航, 张健蔚. 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复[J]. 2024, (12): 128-132. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821.

摘要

由于设备故障或无线传输过程中的数据包丢失等原因，存在数据缺失现象，导致大坝的安全评估无法得到保障。为此，提出了一种基于深度学习的双曲拱坝缺失位移数据恢复模型，采用最小绝对值收缩和选择算子法(LASSO回归算法)从建立的18个大坝位移影响因子中筛选出影响较为显著的环境因子；基于长短期记忆神经网络(LSTM)搭建了大坝缺失数据恢复模型；采用自适应模拟退火粒子群算法(ASAPSO)对LSTM的3个超参数进行了优化；最后，依托湖南省资兴市东江大坝累计14年(2000～2014年)的监测数据，对所提方法的计算精度和计算效率进行了验证。结果表明，ASAPSO的引入使该模型的恢复精度和效率优于常规的机器学习算法，为大坝安全监测缺失数据的准确恢复提供了有力工具。

Abstract

关键词

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闫群民,马瑞卿,马永翔,王俊杰.一种自适应模拟退火粒子群优化算法[J].西安电子科技大学学报,2021(04).

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