基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复

黄民水; 邓志航; 张健蔚

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821

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基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复
- 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复
- 水电能源科学 2024年第12期页码：128-132
- 作者机构：
  
  1. 武汉工程大学土木工程与建筑学院
  2. 武汉工程大学绿色土木工程材料与结构湖北省工程研究中心
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家大坝安全工程技术研究中心开放基金项目(CX2023B05);水资源工程与调度全国重点实验室开放研究基金项目(2023SGG02)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821
  中图分类号： TV698.1;TV642.42
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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黄民水, 邓志航, 张健蔚. 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复[J]. 水电能源科学, 2024,(12):128-132.

黄民水, 邓志航, 张健蔚. 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复[J]. 2024, (12): 128-132.
黄民水, 邓志航, 张健蔚. 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复[J]. 水电能源科学, 2024,(12):128-132. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821.

黄民水, 邓志航, 张健蔚. 基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复[J]. 2024, (12): 128-132. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231821.

摘要

由于设备故障或无线传输过程中的数据包丢失等原因，存在数据缺失现象，导致大坝的安全评估无法得到保障。为此，提出了一种基于深度学习的双曲拱坝缺失位移数据恢复模型，采用最小绝对值收缩和选择算子法(LASSO回归算法)从建立的18个大坝位移影响因子中筛选出影响较为显著的环境因子；基于长短期记忆神经网络(LSTM)搭建了大坝缺失数据恢复模型；采用自适应模拟退火粒子群算法(ASAPSO)对LSTM的3个超参数进行了优化；最后，依托湖南省资兴市东江大坝累计14年(2000～2014年)的监测数据，对所提方法的计算精度和计算效率进行了验证。结果表明，ASAPSO的引入使该模型的恢复精度和效率优于常规的机器学习算法，为大坝安全监测缺失数据的准确恢复提供了有力工具。

Abstract

关键词

Keywords

references

柳志坤,周兰庭.分形-V/S法在大坝位移安全监测资料分析中的应用[J].水电能源科学,2021(05).

闫群民,马瑞卿,马永翔,王俊杰.一种自适应模拟退火粒子群优化算法[J].西安电子科技大学学报,2021(04).

包腾飞,吴中如,顾冲时.基于统计模型与混沌理论的大坝安全监测混合预测模型[J].河海大学学报(自然科学版),2003(05).

高澜.刘家峡主坝位移确定性模型研究[J].大坝与安全,1993(04).

顾冲时, 吴中如, 著.大坝与坝基安全监控理论和方法及其应用[M].河海大学出版社,2006.

Wei Bowen,Luo Shaoyang,Yuan Dongyang.Optimized combined forecasting model for hybrid signals in the displacement monitoring data of concrete dams[J].Structures,2023.

Hochreiter S,Schmidhuber J.Long short-term memory.[J].Neural computation,1997.

Tibshirani Robert.Regression Shrinkage and Selection via the Lasso[J].Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological),1996(1).

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