基于卡尔曼滤波、分形和LSTM的大坝变形趋势分析方法OA北大核心CSTPCD
Analysis method of dam deformation trend based on Kalman filter, fractal and LSTM
为了实现对大坝变形趋势的合理分析,提出了一种融合卡尔曼滤波、分形理论和长短时记忆神经网络(LSTM)的大坝变形趋势综合分析方法.该方法利用卡尔曼滤波对原始观测数据进行降噪处理,采用分形理论中的R/S方法对大坝未来变形趋势进行定性判断和解析,通过对滤波后数据建立LSTM定量预测模型,结合定性和定量的分析结果,实现大坝变形趋势的综合评判.实例分析结果表明,该方法能够较好地分析大坝变形趋势,对大坝监测数据的随机性和非平稳性具有较好的适用性,趋势分析和预…查看全部>>
邓思源;周兰庭;柳志坤
河海大学水利水电学院,江苏 南京 210098河海大学水利水电学院,江苏 南京 210098青岛市发展和改革委员会动能转换推进处,山东 青岛 266000
建筑与水利
大坝卡尔曼滤波分形LSTM模型变形预测趋势判断
《水利水电科技进展》 2022 (5)
碾压混凝土坝渗流时空多尺度演变特性及监控方法研究
121-126,6
国家自然科学基金(51209078,51739003)
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