基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究

任传栋; 王志真; 刘淑萍; 刘洪伟; 侯龙潭

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611

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基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究

大坝安全与监测 | 更新时间：2026-02-25

- 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究
- 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究
- 水电能源科学 2023年第10期页码：100-103+61
- 作者机构：
  
  1. 山东省水利勘测设计院有限公司
  2. 山东省农业交流合作中心 3. 山东省水利工程建设质量与安全中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611
  中图分类号： TP18;TV698.11
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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任传栋, 王志真, 刘淑萍, 等. 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究[J]. 水电能源科学, 2023,(10):100-103+61.

任传栋, 王志真, 刘淑萍, et al. 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究[J]. 2023, (10): 100-103+61.
任传栋, 王志真, 刘淑萍, 等. 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究[J]. 水电能源科学, 2023,(10):100-103+61. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611.

任传栋, 王志真, 刘淑萍, et al. 基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究[J]. 2023, (10): 100-103+61. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222611.

摘要

大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全，为找出大坝位移的合理预测模型，以时间卷积神经网络模型为基础(TCN)

采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进，得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法，并引入深度置信网络模型(DBN)构建了D-MSSA-TCN、D-MGWO-TCN、D-MBA-TCN三种组合赋权模型，以均方根误差、决定系数、平均绝对误差、效率系数和GPI指数为精度指标体系，结果表明在三种优化仿生算法中，MSSA算法的运行效率及精度最高，三种组合模型的精度显著高于其余模型，其中D-MSSA-TCN模型在所有模型中精度最高，可推荐用于估算坝体位移。

Abstract

关键词

Keywords

references

Simulating reference crop evapotranspiration with different climate data inputs using Gaussian exponential model[J]. Yue Jia;Fengchun Wang;Pengcheng Li;Shuyi Huo;Tao Yang.Environmental Science and Pollution Research,2021

A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm[J]. Jiankai Xue;Bo Shen.Systems Science & Control Engineering,2020

Grey Wolf Optimizer[J]. Seyedali Mirjalili;Seyed Mohammad Mirjalili;Andrew Lewis.Advances in Engineering Software,2014

Bat algorithm: a novel approach for global engineering optimization[J]. Yang, Xin-She;Gandomi, Amir Hossein.Engineering Computations,2012

HCM-PSO-GRU组合预测模型在大坝变形预测中的应用[J]. 黄永涛;刘晓青;季威;王雪红.水电能源科学,2021(12)

改进蝙蝠算法优化极限学习机的大坝变形预测模型分析[J]. 陈优良;陈洋;肖钢;陶剑辉.测绘通报,2021(09)

综合考虑渗流滞后效应和库水位变化速率影响的大坝渗流统计模型[J]. 蔡婷婷;苏怀智;顾冲时;仇建春.水利水电技术,2013(10)

我国水库大坝安全问题探讨[J]. 郑守仁.人民长江,2012(21)

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