基于特征选择与模型优化的大坝变形预测方法及相关产品

本发明涉及大坝安全监测技术领域，具体涉及基于特征选择与模型优化的大坝变形预测方法及相关产品，方法包括获取大坝的多源监测数据；得到关键环境量因子；构建预测模型，得到优化后的预测模型；得到最终的大坝变形预测模型；使用训练完毕的大坝变形预测模型，输入当前或未来的环境量数据，预测大坝的变形情况；本发明对环境量数据分解后构建特征库，并采用LASSO回归算法进行数据筛选，识别并保留与大坝变形相关的关键环境量因子；构建由卷积神经网络与长短期记忆网络耦合的预测模型，引入鲸鱼优化算法对所述CNN‑LSTM耦合模型的学习率、网络结构等关键超参数进行自动化寻优，以构建最优性能的预测模型。