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基于LMA的桩式可调风机基础沉降预测研究

魏焕卫 刘中华 郑晓 徐强 张昴辉

山东建筑大学学报2026,Vol.41Issue(2):21-32,12.
山东建筑大学学报2026,Vol.41Issue(2):21-32,12.DOI:10.12077/sdjz.2026.02.003

基于LMA的桩式可调风机基础沉降预测研究

Research on settlement prediction of pile-based adjustable wind turbine foundations based on LMA

魏焕卫 1刘中华 2郑晓 3徐强 1张昴辉3

作者信息

  • 1. 山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101||山东建筑大学 地铁研究保护所,山东 济南 250101
  • 2. 山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101
  • 3. 山东建筑大学 土木工程学院,山东 济南 250101||山东建筑大学 建筑结构加固改造与地下空间工程教育部重点实验室,山东 济南 250101
  • 折叠

摘要

Abstract

To mitigate the risks posed by differential settlement in foundations,a novel pile-type adjustable wind turbine foundation was developed.A multi-timescale settlement prediction LSTM-MLP-attention(LMA)model was developed by preprocessing the data using variational mode decomposition(VMD)combined with principal component analysis(PCA),and utilizing long short-term memory networks(LSTM),multilayer perceptron(MLP),and an Attention mechanisms.The results indicate that the preprocessed monitoring data of the wind turbine foundation exhibited a significant correlation with settlement and effectively preserved the core information.The LMA model performed excellently in both short-term(6 h)and long-term(12、24 h)predictions,accurately capturing settlement trends for the next 24 h.

关键词

风机基础/神经网络/沉降预测/现场监测/深度学习

Key words

wind turbine foundation/neural network/settlement prediction/on-site monitoring/deep learning

分类

建筑与水利

引用本文复制引用

魏焕卫,刘中华,郑晓,徐强,张昴辉..基于LMA的桩式可调风机基础沉降预测研究[J].山东建筑大学学报,2026,41(2):21-32,12.

基金项目

国家自然科学基金项目(41272281) (41272281)

山东建筑大学学报

1673-7644

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