基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型

周煜; 王煜; 谭雪怡; 刘永涛; 周明明

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250252

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基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型

水利枢纽、水工建筑物 | 更新时间：2026-02-25

- 基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型
- 基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型
- 水电能源科学 2025年43卷第12期页码：168-171+181
- 作者机构：
  
  1. 南京市水利规划设计院股份有限公司
  2. 江苏省水利工程科技咨询股份有限公司
  3. 南京水利科学研究院
  4. 河海大学水利水电学院
  5. 江苏省水利勘测设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2018YFC1508603);江苏省水利科技项目(2021068,2022011)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250252
  中图分类号： TV698.11
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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周煜, 王煜, 谭雪怡, 等. 基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型[J]. 水电能源科学, 2025,43(12):168-171+181.

周煜, 王煜, 谭雪怡, et al. 基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型[J]. 2025, 43(12): 168-171+181.
周煜, 王煜, 谭雪怡, 等. 基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型[J]. 水电能源科学, 2025,43(12):168-171+181. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250252.

周煜, 王煜, 谭雪怡, et al. 基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型[J]. 2025, 43(12): 168-171+181. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20250252.

摘要

提升混凝土坝位移变形预测的精度，可以更好地分析其运行状态和健康状态。针对混凝土坝变形位移数据呈现明显的时间序列特征和多变量输入单变量输出的特征，融合长短期记忆网络和自注意力机制的优势，同时使用霜冰优化算法对融合模型的参数进行寻优，构建了基于RIME-LSTM-Transformer的混凝土坝变形预测模型。实例分析结果表明，该模型的评价指标均得到了提高，相较于传统模型，该模型更适用于长时间序列数据分析，显著提高了混凝土坝位移变形的预测精度与迭代效率。

Abstract

关键词

Keywords

references

张石,郑东健.基于MA-RF的混凝土坝变形预测模型及其应用[J].水电能源科学,2022(12).

李晨阳,郑东健.基于多层次数据处理的NGO-XGBoost大坝变形预测模型及其应用[J].水电能源科学,2023(11).

周勇.PSO-BP模型在水库大坝变形预测分析中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2024(07).

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陈锦,王琛.基于MK-SVM算法的大坝位移快速预测模型研究[J].陕西水利,2024(08).

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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