融合注意力机制的BiGRU混凝土坝变形预测

王儒源; 华春莉; 欧斌; 邱浩宇; 李嘉豪

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融合注意力机制的BiGRU混凝土坝变形预测

安全监测与评价 | 更新时间：2025-10-17

- 融合注意力机制的BiGRU混凝土坝变形预测
- 暂无标题
- 水力发电 2025年第10期页码：121-127
- 作者机构：
  
  1. 云南农业大学水利学院
  2. 河海大学水灾害防御全国重点实验室
  3. 云南省水利水电勘测设计研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52069029,52369026);水灾害防御全国重点实验室2023年度“一带一路”水与可持续发展科技基金项目(2023490411);云南省农业基础研究联合专项面上项目(202401BD070001-071);云南省水利水电工程安全重点实验室开放课题基金(202302AN360003)
- DOI：
  中图分类号： TV698.11
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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王儒源, 华春莉, 欧斌, 等. 融合注意力机制的BiGRU混凝土坝变形预测[J]. 水力发电, 2025,(10):121-127.
王儒源, 华春莉, 欧斌, 等. 融合注意力机制的BiGRU混凝土坝变形预测[J]. 水力发电, 2025,(10):121-127. DOI：

DOI：

摘要

针对混凝土坝变形实测数据的非线性导致预测精度低的问题，提出了一种基于优化自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition)与双向门控循环单元(Bidirectional Gated Reccurrent Unit)融合注意力机制(Attention Mechanism)的大坝变形预测模型。首先，使用鱼鹰优化算法(Osprey Optimization Algorithm)对CEEMDAN的关键参数进行寻优；再将实测变形数据分解为若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function);最后，利用BiGRU-Attention网络对每个IMF分量进行预测，通过把各分量的预测结果相加得到变形序列预测结果。研究结果表明：新模型的各项评价指标均优于其他对比模型，进而验证了该模型具有良好的预测精度和较高的适用性与稳定性。

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关键词

Keywords

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