基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型

高睿颖; 顾冲时; 王岩博; 陈立秋

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231957

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基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型
- 基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型
- 水电能源科学 2024年第9期页码：134-138
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水灾害防御全国重点实验室
  2. 河海大学水利水电学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(U2243223,52209159);中国博士后科学基金项目(2023M730934)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231957
  中图分类号： TV698.11
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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高睿颖, 顾冲时, 王岩博, 等. 基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型[J]. 水电能源科学, 2024,(9):134-138.

高睿颖, 顾冲时, 王岩博, et al. 基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型[J]. 2024, (9): 134-138.
高睿颖, 顾冲时, 王岩博, 等. 基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型[J]. 水电能源科学, 2024,(9):134-138. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231957.

高睿颖, 顾冲时, 王岩博, et al. 基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型[J]. 2024, (9): 134-138. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20231957.

摘要

针对大坝变形数据中存在噪声干扰、常规深度学习预测模型关键信息挖掘能力较弱且难以确定最优参数等问题，首先采用变分模态分解(VMD)联合小波阈值降噪方法对监测数据进行处理；然后利用基于双重注意力机制的门控循环单元(DA-GRU)对降噪后的变形数据进行预测，并引入蜣螂优化算法(DBO)对模型参数进行寻优，从而构建了基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型；最后以某拱坝实测变形数据为例，验证了DBO-DA-GRU较BP、GRU、DBO-GRU模型的预测精度更高、稳健性更好，可为大坝变形安全监控提供一定参考价值。

Abstract

关键词

Keywords

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张建中,顾冲时,袁冬阳,王岩博.基于优化VMD与GRU的混凝土坝变形预测模型[J].水利水电科技进展,2023(05).

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顾冲时,苏怀智,刘何稚.大坝服役风险分析与管理研究述评[J].水利学报,2018(01).

范千.大坝变形预报的神经网络极限学习方法[J].江南大学学报(自然科学版),2011(04).

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