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基于时序分解与深度学习的堆石坝变形预测

冷天培 马刚 向正林 梅江洲 关少恒 周伟 高宇

水力发电学报2021,Vol.40Issue(10):147-159,13.
水力发电学报2021,Vol.40Issue(10):147-159,13.DOI:10.11660/slfdxb.20211014

基于时序分解与深度学习的堆石坝变形预测

Deformation prediction of rockfill dams based on time series decomposition and deep learning

冷天培 1马刚 1向正林 2梅江洲 1关少恒 1周伟 1高宇3

作者信息

  • 1. 武汉大学 水资源与水电工程国家重点实验室,武汉 430072
  • 2. 南方电网调峰调频发电有限公司,广州 510630
  • 3. 大唐宣威水电开发有限公司,云南 宣威 655400
  • 折叠

摘要

关键词

堆石坝/变形预测/时间序列分解/经验模态分解/LSTM/贝叶斯优化

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

冷天培,马刚,向正林,梅江洲,关少恒,周伟,高宇..基于时序分解与深度学习的堆石坝变形预测[J].水力发电学报,2021,40(10):147-159,13.

基金项目

国家自然科学基金(52179141 ()

U1865204) ()

华能集团科技项目(HNKJ18-H26) (HNKJ18-H26)

水力发电学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-1243

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