【摘 要】
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大坝变形监测数据通常呈强波动性，针对大坝变形信息中的高频分量，提出了EMD-EEMD-LSTM模型对其中的大坝变形信息进行分析，预测大坝变形趋势。首先，选取EMD对原始大坝变形序列进行分解，得到若干分量；针对高频分量，使用EEMD对其进行分解，以挖掘蕴含其中的有效变形信息；最后以LSTM为预测模型，对上述得到的各分量进行建模分析。分析表明，EMD-EEMD模型可以有效解决了原始变形序列及高频分量的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51579085）；
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大坝变形监测数据通常呈强波动性，针对大坝变形信息中的高频分量，提出了EMD-EEMD-LSTM模型对其中的大坝变形信息进行分析，预测大坝变形趋势。首先，选取EMD对原始大坝变形序列进行分解，得到若干分量；针对高频分量，使用EEMD对其进行分解，以挖掘蕴含其中的有效变形信息；最后以LSTM为预测模型，对上述得到的各分量进行建模分析。分析表明，EMD-EEMD模型可以有效解决了原始变形序列及高频分量的强波动性，结合LSTM在时序预测中的优越性，基于EMD-EEMD-LSTM的大坝变形预测模型具有较高精度。
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