【摘 要】
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由于混凝土坝变形监测数据有明显的非线性、非平稳特征,且数据序列包含一定的噪声,容易导致模型预测精度不高.针对上述问题,提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMD
【机 构】
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西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,西安理工大学水利水电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(52039008),陕西省自然科学基础研究计划重点项目(2018JZ5010),陕西省水利科技计划项目(2018SLKJ-5),引汉济渭联合基金项目(2019JLM-55)。
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由于混凝土坝变形监测数据有明显的非线性、非平稳特征,且数据序列包含一定的噪声,容易导致模型预测精度不高.针对上述问题,提出了基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)-长短时记忆神经网络(LSTM)的混凝土坝变形预测模型.利用CEEMDAN对非线性信号的自适应分解能力,将原始变形数据分解为频率不同、复杂度差异明显的一组固有模态函数(IMF),降低序列中不同尺度信息的相互影响.基于PE算法将复杂度相近的IMF分量进行合并重组.最后,对若干重组序列分别构建LSTM模型进行预测,将预测结果相加得到最终变形预测值.以某混凝土坝水平位移监测数据进行建模分析,结果表明:CEEMDAN-PE-LSTM模型与常规模型相比预测精度显著提高,能更好地对非线性数据序列进行预测.与单一的LSTM模型相比,平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差分别降低了76.43％、75.55％和74.73％,表明该模型通过对原始序列的分解与重组获取不同尺度特征,可以更好地把握非线性、非平稳数据的变化规律,提高预测精度,能有效运用于混凝土坝的变形预测.
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