基于Attention-LSTM施工期面板堆石坝坝体沉降预测模型研究

周子玉; 肖亚子; 邬昱昆; 许爱平

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241840

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基于Attention-LSTM施工期面板堆石坝坝体沉降预测模型研究

更新时间：2026-02-25

- 基于Attention-LSTM施工期面板堆石坝坝体沉降预测模型研究
- Issue 9, Pages: 146-149+155(2025)
- 作者机构：
  
  中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241840
  CLC： TV641.43;TV698.11
- Published：2025
- 稿件说明：
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周子玉, 肖亚子, 邬昱昆, et al. 基于Attention-LSTM施工期面板堆石坝坝体沉降预测模型研究[J]. 2025, (9): 146-149+155.
DOI：

周子玉, 肖亚子, 邬昱昆, et al. 基于Attention-LSTM施工期面板堆石坝坝体沉降预测模型研究[J]. 2025, (9): 146-149+155. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241840.

摘要

构建高精度的坝体沉降预测模型，对于保障施工期大坝安全与风险管控意义重大。以筑坝高度、降雨、时效等作为施工期坝体沉降变形的影响因子，引入长短时记忆神经网络LSTM算法，并在其基础上嵌入注意力机制Attention

提出了适用于施工期面板堆石坝坝体沉降的预测模型。工程应用表明，Attention-LSTM模型弥补了LSTM在网络层不能动态调整权重系数的缺陷，提升了模型的计算效率与精度，具有较好的非线性数据处理能力，能够更加精准反映施工期监测数据在时间维度上的变化趋势，相关经验可供类似工程参考。

Abstract

关键词

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