基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究

漆霖; 康飞

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.008

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基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究

土木水电论坛_土木工程 | 更新时间：2026-05-27

- 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究
- 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究
- 三峡大学学报（自然科学版） 2026年48卷第3期页码：58-65
- 作者机构：
  
  大连理工大学建设工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52079022);国家重点研发计划项目(2022YFB4703404)
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.008
  中图分类号： TV698.11
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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漆霖, 康飞. 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究[J]. 三峡大学学报（自然科学版）, 2026,48(3):58-65.

漆霖, 康飞. 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究[J]. 2026, 48(3): 58-65.
漆霖, 康飞. 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究[J]. 三峡大学学报（自然科学版）, 2026,48(3):58-65. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.008.

漆霖, 康飞. 基于BWO优化的BiGRU-Transformer土石坝变形预测模型研究[J]. 2026, 48(3): 58-65. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.03.008.

摘要

针对现有土石坝变形预测模型存在非线性建模能力不强、时序特征提取不充分等问题，提出一种融合双向门控循环单元（BiGRU）与Transformer的变形预测混合深度学习模型.首先通过数据预处理方法剔除异常值并补全缺失值，构建包含水压、温度、时效等多维特征数据的因子集；然后建立BiGRU与Transformer编码器-解码器的混合框架，实现对大坝变形时序特征的高效提取和长期依赖关系的准确建模.本文利用白鲸优化算法（BWO）对模型超参数进行自适应优化，包括批次大小、学习率、注意力头数等关键参数.实验结果表明：提出模型在DC02测点的测试集上R

达到0.970±0.003

最大预测误差为（0.657±0.070） mm

各项指标均优于对比模型.研究表明，所提模型能够有效捕捉大坝变形的非线性演变规律，为土石坝安全监测提供了有效手段.

Abstract

关键词

Keywords

references

曹阳.基于层次模型和Transformer的气象要素预测[D].河北大学,2024(03).

姜益文.基于BiGRU自适应堆叠自编码器的短期电力负荷预测研究[D].长春工业大学,2025(09).

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