摘要
本发明属于水利工程技术领域,涉及一种水工结构泄洪振动响应的超参数优化预测的方法,包括如下步骤:收集水工结构不同空间部位的泄洪振动数据,划分输出特征和输入特征;采用计算Pearson相关系数和最大信息系数的方法对输入特征重要性进行排序与筛选,筛除最不相关的输入特征;对筛选后的输入特征进行归一化和滑移窗口迭代预测模式预处理;建立BO‑CNN‑BiLSTM‑CA并行网络模型,将预处理后的数据输入网络模型,进行超参数的优化并对振动响应进行预测;采用偏依赖理论为贝叶斯超参数优化的合理性提供解释;本发明可以有效提升振动预测模型的预测性能和超参数优化过程的可信度。
技术关键词
水工结构
卷积神经网络模块
双向长短期记忆网络
皮尔逊相关系数
超参数
Pearson相关系数
非线性特征提取
信息处理机制
数据
输出特征
样本
注意力
变量
水利工程技术
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