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不同模态分解方法下LSTM模型大坝变形预测效果对比

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为验证不同模态分解方法结合LSTM模型对大坝变形预测精度的影响,以西北地区某混凝土面板坝H2-1 水平位移监测点 2014-2018 年大坝变形监测数据为例,设置EMD、EEMD、VMD三种分解方法结合LSTM模型对该测点数据进行"分解-预测-重构",实验表明:针对H2-1 测点数据,在LSTM模型设置相同超参数情况下,EEMD-LSTM组合模型预测精度最高,其次是EMD-LSTM组合模型,但提取原始序列趋势变化能力较VMD-LSTM组合模型弱,而采用VMD分解的VMD-LSTM组合模型能更好地提取原始序列中的趋势分量.

毛建刚、颜志光、阿尔娜古丽·艾买提、皮李浪

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新疆水利水电科学研究院,乌鲁木齐 830049

新疆博河流域管理处,新疆 博乐 833400

新疆农业大学,乌鲁木齐 830052

大坝变形预测 经验模态分解 集合经验模态分解 变分模态分解 长短期记忆神经网络

新疆维吾尔自治区公益性科研院所基本科研业务经费资助项目(2023)新疆维吾尔自治区水利科技专项

KY2023106XSKJ-2023-23

2024

四川水利
四川省水利科学研究院

四川水利

影响因子：0.221
ISSN：
年,卷(期)：2024.45(2)
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