一种基于PDM-GAR模型的混凝土大坝变形预警方法

本发明提供一种基于PDM‑GAR模型的混凝土大坝变形预警方法，本发明通过PDM‑GAR模型的PDM模块提取并获取历史监测数据的多尺度特征信息，并利用门控注意力残差网络模块GAR对各尺度的环境变量进行加权回归，精准模拟各个测点的形变值；本发明基于PDM‑GAR模型的模拟结果及其训练过程中的历史残差，构建了大坝安全评估体系；从单测点的人工智能模拟残差出发，逐步评估单个测点的预警等级，最终实现对整体大坝安全预警等级的综合评估；有效解决了从单点到整体安全评估的难题，本发明通过基于测点‑整体分级的大坝安全预警算法，将PDM‑GAR的模拟结果与大坝健康状态相结合，解决现有大坝变形模拟方法在模拟精度低、泛化性能差的问题。