1. 三峡大学水利与环境学院
2. 湖北汉江王甫洲水力发电有限责任公司
纸质出版:2025
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周彧婕, 黄耀英, 魏海东, 等. 基于CNN-LSTM-MHSA的土石围堤集水沟大渗流量预测[J]. 三峡大学学报(自然科学版), 2025,47(6):19-26.
周彧婕, 黄耀英, 魏海东, et al. 基于CNN-LSTM-MHSA的土石围堤集水沟大渗流量预测[J]. 2025, 47(6): 19-26.
周彧婕, 黄耀英, 魏海东, 等. 基于CNN-LSTM-MHSA的土石围堤集水沟大渗流量预测[J]. 三峡大学学报(自然科学版), 2025,47(6):19-26. DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.06.003.
周彧婕, 黄耀英, 魏海东, et al. 基于CNN-LSTM-MHSA的土石围堤集水沟大渗流量预测[J]. 2025, 47(6): 19-26. DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.06.003.
针对土石围堤集水沟渗流量大导致监测方法受限以及监测频次偏低的问题,结合某长轴线土石围堤集水沟人工浮标法监测的渗流量数据,对比了常规渗流量统计模型、基于CNN-LSTM-MHSA的单一时间序列模型以及多变量时间序列模型的预测效果,探讨大渗流量且监测频次低情况下的可靠预测.研究表明:由于常规渗流量统计模型是一种因果关系模型,对监测资料中各因素之间的相关性依赖性强,导致不能合理反映监测频次低的监测数据规律;而CNN-LSTM-MHSA模型是一种时间序列模型,基于CNN提取局部特征、LSTM捕捉时序依赖和MHSA增强全局信息来进行预测;对于大渗流量且监测频次低的情况,CNN-LSTM-MHSA模型在各项评价指标上均优于常规统计模型,而多变量时间序列模型在单一时间序列模型基础上能进一步提升预测精度.
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