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基于WA-LSTM-ARIMA的混凝土坝变形组合预测模型

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针对混凝土坝变形实测数据序列的不规律性和预测精度欠佳等问题,基于复合建模思想提出一种基于WA-LSTM-ARIMA的大坝变形组合预测模型.首先通过小波多分辨率分析对原始监测序列进行多尺度分解,从中提取高频周期性分量、低频趋势性分量和高频随机性分量;然后将去噪处理后的随机分量与高频周期性分量融合得到综合高频序列,并使用LSTM进行建模预测,对于低频趋势性分量则应用ARIMA模型进行预测,将两组预测结果叠加后即可得到最终的坝体变形预测结果;最后通过工程实例证明该模型所得预测值与实测值拟合较好,与传统的静态模型预测结果对比表明,该模型的预测精度更高.
Concrete Dam Deformation Combination Prediction Based on WA-LSTM-ARIMA

周兰庭、柳志坤、徐长华

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河海大学 水利水电学院,江苏 南京210098

荆州市长江河道管理局,湖北 荆州434000

混凝土坝变形 小波分解 LSTM ARIMA 组合预测 预测精度

国家自然科学基金

51209078

2022

10.3969/j.issn.1000-1379.2022.01.026

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2022.44(1)
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