[1]杨宗仁,杨凯,王健.基于 AAFSA-LSTM的大坝变形预测模型[J].水利与建筑工程学报,2022,(01):98-102.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2022.01.015]
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基于 AAFSA-LSTM的大坝变形预测模型()
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《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2022年01期
页码:
98-102
栏目:
出版日期:
2022-02-28

文章信息/Info

作者:
杨宗仁1杨凯2王健1
1.陕西省水利电力勘测设计研究院,陕西 西安 710001; 2.西安建筑科技大学,陕西 西安 710055
关键词:
大坝变形预测人工鱼群算法长短时记忆网络
分类号:
TV314
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1144.2022.01.015
摘要:
对大坝变形情况进行预测,明确大坝的实际状况是保证其长期安全稳定运行的关键之一,目前 研究中普遍存在预测精度不足以满足实际需求的问题。为此,将长短时记忆网络(LongandShortterm MemoryNetwork,LSTM)模型引入大坝变形预测的研究,并利用自适应人工鱼群算法(AdaptiveArtificial FishSchoolAlgorithm,AAFSA)对模型的参数进行优化,以实际工程的数据对模型进行了实例验证,并将 该模型与 LSTM模型的性能进行对比,结果表明,优化后模型的平均绝对误差、平均相对误差、平均绝对 百分比误差、均方根误差以及拟合度分别为 0.2259、0.0316、0.2892、0.0547以及 94.51%,即优化后 的模型预测精度最高且误差最小,稳定性最好,从而为大坝的安全分析提供了新的借鉴。

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2021-09-14 修稿日期:2021-10-21
作者简介:杨宗仁(1969—),男,高级工程师,主要从事水工建筑物设计工作。E-mail:664226935@qq.com
更新日期/Last Update: 2022-02-28