基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型

黄律龙; 张磊; 赵二峰; 黎祎; 陈子双

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250091

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基于模态重构与TCN-KAN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

- 基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型
- 基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型
- 水电能源科学 2025年43卷第12期页码：157-162
- 作者机构：
  
  1. 河海大学水利水电学院
  2. 中水北方勘测设计研究有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52079046)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250091
  中图分类号： TV698.11
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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黄律龙, 张磊, 赵二峰, 等. 基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型[J]. 水电能源科学, 2025,43(12):157-162.

黄律龙, 张磊, 赵二峰, et al. 基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型[J]. 2025, 43(12): 157-162.
黄律龙, 张磊, 赵二峰, 等. 基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型[J]. 水电能源科学, 2025,43(12):157-162. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250091.

黄律龙, 张磊, 赵二峰, et al. 基于模态重构与TCN-KAN的大坝变形预测模型[J]. 2025, 43(12): 157-162. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250091.

摘要

鉴于大坝变形的准确预测对确保工程安全运行至关重要，提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)与TCN-KAN组合模型的大坝变形预测方法。首先，对大坝变形实测数据进行精细化分解，通过模糊熵分析筛选和重构模态分量，将变形实测序列划分为重构分量和随机分量；其次，利用时间卷积神经网络与Kolmogorov-Arnold网络模型分别进行分量预测。应用实例表明，所提模型在预测精度上具有显著优势，为大坝变形性态的预测提供了一种有效方法。

Abstract

关键词

Keywords

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吴中如编著.水工建筑物安全监控理论及其应用[M].高等教育出版社,2003.

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