模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究

宋华涛; 李红文; 岳金文; 钟聚光; 荣卓; 谭炜; 徐斌

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460

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模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究

更新时间：2026-02-25

- 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究
- Issue 2, Pages: 162-166+139(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网新源集团有限公司湖南分公司
  2. 中国电建集团中南勘测设计研究有限公司
  3. 大连理工大学建设工程学院
  4. 四川省紫坪铺开发有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460
  CLC： TV698.1
- Published：2026
- 稿件说明：
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宋华涛, 李红文, 岳金文, et al. 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究[J]. 2026, (2): 162-166+139.
DOI：

宋华涛, 李红文, 岳金文, et al. 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究[J]. 2026, (2): 162-166+139. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460.

摘要

高土石坝在经历长期运行或重大灾变后

监测数据质量降低将破坏变形预测模型的可靠性。为支撑长期运行过程中高土石坝的持续精准变形监控

提出一种基于模型驱动辅助的大坝监测数据处理与变形预测方法。从土石坝结构特性与监测数据时序特性出发

基于有限元方法提出简化的输入特征模型及原位监测数据处理模型。进一步利用深度学习算法的容错能力

考虑多目标需求

建立卷积神经网络-门控循环单元序列模型实时预测大坝变形

提出惯性权重非线性迭代格式以提高粒子群算法寻优能力

增强了预测模型泛化能力。将该方法应用于紫坪铺面板堆石坝2009～2021年间原位监测数据分析中

发现该方法在基于低质量监测数据预测大坝变形方面具有较高的精度和稳健性

为高土石坝长期运行的沉降行为分析与预测提供了新的技术手段。

Abstract

关键词

Keywords

references

汪小刚.高土石坝几个问题探讨[J].岩土工程学报,2018(02).

Kong Xianjing1,2, Zhou Yang2, Zou Degao1,2, Xu Bin1,2 and Yu Long1,2 1. The State Key Laboratory of Coastal and Offshore Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China 2. Institute of Earthquake Engineering, School of Hydraulic Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China.Numerical analysis of dislocations of the face slabs of the Zipingpu Concrete Faced Rockfill Dam during the Wenchuan earthquake[J].Earthquake Engineering and Engineering Vibration,2011(04).

李明超,李明昊,任秋兵,沈杨.基于密度分簇的长周期监测数据异常识别方法[J].水力发电学报,2021(03).

杨哲,李艳玲,张鹏,卢祥,李兴.基于M估计量及标准四分位间距的安全监测数据异常识别的改进方法[J].长江科学院院报,2020(06).

杨兵,杨志强,田镇,陈祥.联合EMD-HD和小波分解的GNSS坐标时间序列降噪分析[J].测绘学报,2022(09).

沈扬,李明昊,任秋兵,李明超.面板堆石坝水平位移监测统计模型[J].河海大学学报(自然科学版),2022(05).

高睿颖,顾冲时,王岩博,陈立秋.基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型[J].水电能源科学,2024(09).

周国斌,赵剑明,温彦锋,汪小刚,刘小生,杨正权.紫坪铺混凝土面板堆石坝地震剪胀特性探讨[J].水电能源科学,2012(10).

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