【摘 要】
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大坝变形监测数据序列具有非平稳、非线性特征,是水压、温度和时效综合作用的结果。引入集合经验模态分解(EEMD)方法处理变形数据,在得到多尺度大坝变形分量的基础上,对于其
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水利水电学院
【基金项目】
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国家重点研发计划课题项目(2019YFC1510801,2018YFC0407101),国家自然科学基金项目(51979093)。
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大坝变形监测数据序列具有非平稳、非线性特征,是水压、温度和时效综合作用的结果。引入集合经验模态分解(EEMD)方法处理变形数据,在得到多尺度大坝变形分量的基础上,对于其变化复杂的高频分量,采取长短期记忆神经网络(LSTM)以获得较优预测结果;对于周期性变化的低频分量,借助多元线性回归(MLR)实现快捷且有效的预测;最终通过分量重构,得到大坝变形的预测结果。工程实例分析表明:EEMD方法避免了模态混叠现象,可以得到更为合理的多尺度变形分量;LSTM和MLR分别对高、低频分量具有良好的预测能力。将分量叠加重构
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