融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法

李如尧; 张毅; 何瑞良; 张磊

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融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法

工程施工 | 更新时间：2025-12-10

- 融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法
- 融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法
- 水力发电 2025年51卷第4期页码：48-53+90
- 作者机构：
  
  1. 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室
  2. 华电金沙江上游水电开发有限公司巴塘(拉哇)分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51779277);国家重点研发计划项目(2018YFC0406703);流域水循环模拟与调控国家重点实验室资助项目(SKL2020ZY10,SS0112B102016)
- DOI：
  中图分类号： P18;TV544
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李如尧, 张毅, 何瑞良, 等. 融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法[J]. 水力发电, 2025,51(4):48-53+90.

李如尧, 张毅, 何瑞良, et al. 融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法[J]. 2025, 51(4): 48-53+90.
李如尧, 张毅, 何瑞良, 等. 融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法[J]. 水力发电, 2025,51(4):48-53+90. DOI：

李如尧, 张毅, 何瑞良, et al. 融合物理机制深度学习的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法[J]. 2025, 51(4): 48-53+90. DOI：

摘要

考虑到混凝土浇筑仓温度监测数据背后遵循的物理机制，提出了一种基于物理信息神经网络的混凝土浇筑仓温度监测数据去噪方法，即利用混凝土浇筑仓温度时空变化所遵循的热传导方程，在常规数据驱动的神经网络拟合混凝土浇筑仓温度监测数据去噪的基础上，增加混凝土浇筑仓温度时空变化控制方程的约束来控制神经网络函数拟合的光滑性和合理性，从而实现混凝土浇筑仓温度监测数据的光滑去噪处理。通过工程实例分析对该方法进行验证，结果表明：使用该方法对大坝混凝土浇筑仓温度监测数据进行去噪处理，即保留了数据的局部特征，整体上又比较光滑。该方法能够有效地去除混凝土浇筑仓温度监测数据中的噪声，且具备较好的泛化拟合能力，为混凝土浇筑仓温度监测数据光滑去噪处理提供了一种新思路。

Abstract

关键词

Keywords

references

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