一种大坝多测点变形深度学习监控模型的构建方法

本发明公开了一种大坝多测点变形深度学习监控模型的构建方法，包括使用K‑means算法对大坝变形数据进行聚类分析，以识别监控区域的空间模式；针在每个聚类区域内，基于监测点之间因变量的相互作用，采用耦合注意力机制的长短期记忆网络来构建变形预测模型；运用可解释性分析技术对不同区域的测点及其影响因素进行排序和评估；本发明通过将聚类分析、注意力机制和深度学习等算法有效整合，成功构建了一个既具有高预测精度又具备强大解释能力的大坝多测点变形监控模型。此模型为合理分析和预测大坝的整体变形特性提供了新的思路和方法。这种方法的应用，不仅提高了预测的准确性，同时也增强了模型的透明度和可信度。