一种基于多尺度卷积神经和双向长短期记忆神经网络的坝体渗水量预测方法

本发明公开一种基于多尺度卷积神经和双向长短期记忆神经网络的坝体渗水量预测方法，包括：步骤一：数据收集与预处理：步骤二：搭建MS‑CNN神经网络，对监测数据中空间数据的特征进行提取；步骤三：搭建Bi‑LSTM神经网络，对监测数据中时间数据的特征进行提取；步骤四：模型融合与训练：将MS‑CNN神经网络的输出和时间序列数据一同作为Bi‑LSTM神经网络的输入，实现两个神经网络的搭接，得到完整的渗水量预测模型；通过处理好的坝体渗水监测数据对其进行训练，通过反向传播算法优化模型的参数，并微调超参数改善模型识别能力；本发明提高了整体预测模型的准确性和鲁棒性，实现对坝体渗水量的高精度预测和异常渗水量的预警功能，为大坝的安全监测和维护提供有力支持。