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耦合ALO-LSTM和特征注意力机制的土石坝渗压预测模型

王晓玲 李克 张宗亮 余红玲 孔令学 陈文龙

水利学报2022，Vol.53Issue(4)：P.403-412,10.
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水利学报2022，Vol.53Issue(4)：P.403-412,10.DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20210936

耦合ALO-LSTM和特征注意力机制的土石坝渗压预测模型

王晓玲 1李克 1张宗亮 2余红玲 1孔令学 2陈文龙1

作者信息

  • 1. 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300072
  • 2. 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司,云南昆明650051
  • 折叠

摘要

关键词

渗压预测/长短时记忆网络/特征注意力机制/蚁狮优化算法/主成分分析

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

王晓玲,李克,张宗亮,余红玲,孔令学,陈文龙..耦合ALO-LSTM和特征注意力机制的土石坝渗压预测模型[J].水利学报,2022,53(4):P.403-412,10.

基金项目

国家自然科学基金雅砻江联合基金项目(U1865204,U1765205)。 （U1865204,U1765205）

水利学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0559-9350

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