基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形智能预测方法

张伟; 仇建春; 夏国春; 姚兆仁; 吴昊; 刘占午; 王昱锦; 朱新宇

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241556

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基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形智能预测方法

更新时间：2026-02-25

- 基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形智能预测方法
- Vol. 43, Issue 1, Pages: 99-102+196(2025)
- 作者机构：
  
  1. 江苏省水利建设工程有限公司
  2. 扬州大学水利科学与工程学院
  3. 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241556
  CLC： TV66;TV551.4
- Published：2025
- 稿件说明：
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张伟, 仇建春, 夏国春, et al. 基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形智能预测方法[J]. 2025, 43(1): 99-102+196.
DOI：

张伟, 仇建春, 夏国春, et al. 基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形智能预测方法[J]. 2025, 43(1): 99-102+196. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241556.

摘要

针对水闸深基坑变形监测数据具有非稳定性的特点，提出了基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形预测方法。该方法分为三个主要模块，第一模块采用VMD算法自适应调整变形分解模数，将原始变形数据分解为若干具有明显周期规律的分量，有效解决变形数据的非稳定性，为提升变形预测精度奠定初步基础；第二模块，在传统LSTM算法基础上进一步发展Self-attention-LSTM方法，提升模型对基坑变形样本的时序关系挖掘能力，进而提升基坑变形预测精度；第三模块，将各分量对应的变形预测结果重构得到最终预测值。实例分析可知，所提方法有效解决了非稳定特性给变形预测精度带来的不利影响，与VMD-LSTM、Self-attention-LSTM、LSTM等深度学习方法相比，VMD-Self-attention-LSTM的预测精度最大提升41.49%

与BP、ELM等传统机器学习算法相比，预测精度最大提升50.43%

为水闸深基坑安全监控模型的构建提供了新思路。

Abstract

关键词

Keywords

references

张伟,邓彬彬,仇建春,夏国春,姚兆仁,刘占午,朱新宇,王昱锦.基于ESMD-FE-AJSO-LSTM算法的水闸深基坑变形预测[J].南水北调与水利科技(中英文),2024(02).

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