摘要
本发明公开了基于分离建模和分形理论的带缝拱坝位移区间预测方法,涉及混凝土坝安全监控技术领域,包括对位移序列进行STL分解,将位移分解为趋势分量、季节分量和余项,对位移及分量的变化趋势进行多重分形分析;基于HST模型得到初始的建模因子集,将裂缝开合度作为位移的影响因子,建立考虑裂缝影响的位移监控模型,得到初选因子集,采用变量选择方法mRMR对位移的影响因子进行优选,将剩余的建模因子组建成筛选过后的因子集,进行归一化处理;建立深度学习模型CNN‑LSTM对位移的趋势分量和季节分量进行预测后再叠加,得到叠加后的位移,基于Bootstrap方法的区间预测,计算评价指标,对比各模型预测区间的性能。
技术关键词
区间预测方法
分形理论
因子
LSTM模型
拱坝
序列
深度学习模型
数据噪声
裂缝
变量
安全监控技术
预测误差
指标
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估计误差
模块
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