模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究

宋华涛; 李红文; 岳金文; 钟聚光; 荣卓; 谭炜; 徐斌

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460

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模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究

更新时间：2026-02-25

- 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究
- 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究
- 水电能源科学 2026年第2期页码：162-166+139
- 作者机构：
  
  1. 国网新源集团有限公司湖南分公司
  2. 中国电建集团中南勘测设计研究有限公司
  3. 大连理工大学建设工程学院
  4. 四川省紫坪铺开发有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(52279125);辽宁省科技计划联合计划(应用基础研究项目)(2023JH2/101700339)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460
  中图分类号： TV698.1
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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宋华涛, 李红文, 岳金文, 等. 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究[J]. 水电能源科学, 2026,(2):162-166+139.

宋华涛, 李红文, 岳金文, et al. 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究[J]. 2026, (2): 162-166+139.
宋华涛, 李红文, 岳金文, 等. 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究[J]. 水电能源科学, 2026,(2):162-166+139. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460.

宋华涛, 李红文, 岳金文, et al. 模型驱动辅助的高土石坝监测数据处理与变形预测方法研究[J]. 2026, (2): 162-166+139. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20250460.

摘要

高土石坝在经历长期运行或重大灾变后

监测数据质量降低将破坏变形预测模型的可靠性。为支撑长期运行过程中高土石坝的持续精准变形监控

提出一种基于模型驱动辅助的大坝监测数据处理与变形预测方法。从土石坝结构特性与监测数据时序特性出发

基于有限元方法提出简化的输入特征模型及原位监测数据处理模型。进一步利用深度学习算法的容错能力

考虑多目标需求

建立卷积神经网络-门控循环单元序列模型实时预测大坝变形

提出惯性权重非线性迭代格式以提高粒子群算法寻优能力

增强了预测模型泛化能力。将该方法应用于紫坪铺面板堆石坝2009～2021年间原位监测数据分析中

发现该方法在基于低质量监测数据预测大坝变形方面具有较高的精度和稳健性

为高土石坝长期运行的沉降行为分析与预测提供了新的技术手段。

Abstract

关键词

Keywords

references

汪小刚.高土石坝几个问题探讨[J].岩土工程学报,2018(02).

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高睿颖,顾冲时,王岩博,陈立秋.基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型[J].水电能源科学,2024(09).

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