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耦合时序特征分解筛选的大坝变形分析模型

漆一宁 苏怀智 姚可夫 杨佳泉 徐伟男

水力发电学报2023,Vol.42Issue(7):56-68,13.
水力发电学报2023,Vol.42Issue(7):56-68,13.DOI:10.11660/slfdxb.20230706

耦合时序特征分解筛选的大坝变形分析模型

Dam deformation analysis model based on characteristic decomposition screening of coupling time series

漆一宁 1苏怀智 1姚可夫 1杨佳泉 1徐伟男2

作者信息

  • 1. 河海大学 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京 210098||河海大学 水利水电学院,南京 210098
  • 2. 无锡市惠山区水利局,江苏 无锡 214000
  • 折叠

摘要

关键词

大坝变形监控模型/特征筛选/变分模态分解/长短期记忆神经网络/最小冗余最大相关性

Key words

dam deformation monitoring model/feature screening/variational mode decomposition/Long Short-Term Memory neural network/Minimum-Redundancy Maximum-Relevance

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

漆一宁,苏怀智,姚可夫,杨佳泉,徐伟男..耦合时序特征分解筛选的大坝变形分析模型[J].水力发电学报,2023,42(7):56-68,13.

基金项目

国家自然科学基金项目(52239009 ()

51979093) ()

水力发电学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-1243

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