时空融合的堆石坝变形预测模型及在安全监测中的应用OA北大核心CSTPCD

变形预测是堆石坝安全监测与健康诊断的重要手段,现有研究多根据堆石坝监测数据建立单测点预测模型,未充分考虑测点之间相关性进行整体建模,且现有模型难以对漂移数据进行长期精准预测。本文考虑堆石坝变形序列的时序依赖性和测点之间的协同相关性,提出了基于图卷积和循环神经网络、引入概率预测与全过程训练的时空融合变形预测模型。该模型首先采用图卷积网络对多测点特征进行自适应汇聚,然后利用循环神经网络中细胞状态与隐层记忆沿时间轴的传递性,实现对时空信息的挖掘与融合,最后通过线性层得到概率预测参数,提高了模型对监测数据噪声的鲁棒性。采用全过程训练方式,提高模型对影响因子与累积变形量内在关系的学习能力,实现对漂移数据的长期精准预测。最后以水布垭面板堆石坝为例,进行了模型对比实验与消融实验,介绍了该模型在堆石坝安全监测和健康诊断中的三种具体应用。结果表明,本文模型有效融合了时空信息,在预测精度方面显著高于现有模型,解决了现有模型对大坝整体变形规律学习能力差、漂移数据预测精度低的问题,可用于堆石坝变形长期预测、测点异常检测与缺损数据补全。