深度学习在大坝变形预测中的应用研究

• 作者: 刘琼 李能
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 LSTM NAR ARIMA
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 201-203,207
• 页数: 4页
• 分类号: P25|TB22
• 字数: 2586字
• 语种: 中文

摘要

大坝时间序列变形的高精度预测对于大坝运行维护及保护人民生命安全显得尤为重要.本文以某大坝113期变形时间序列数据为实验,提出了一种深度学习中的循环神经网络(LSTM)方法来进行大坝变形预测,将实验的结果与机器学习中NAR神经网络和ARIMA自回归移动平均模型的预测结果进行对比,LSTM、NAR和ARIMA模型的均方根误差(RMSE)分别为0.3925、0.5737、1.2987;平均相对误差(MRE)分别为0.0498、0.1046、0.1878;R2系数分别为0.9323、0.8221、0.2477.从上述结果对比可知,LSTM时间序列预测模型的精度更高且稳定性更好,可作为后续大坝变形预测的一种新的思路和探索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘琼		6	6	1.0	2.0
2	李能		2	4	1.0	2.0