大坝变形的XGBoost-LSTM变权组合预测模型及应用

为了实现更高精度的大坝变形预报,提出了一种大坝变形的XGBoost-LSTM变权组合预测模型,即首先引入XGBoost模型和LSTM模型对大坝变形分别进行分析预测,然后采用变权组合方法将二者的分析预测结果进行有机融合,进而得到最终预测结果。以某混凝土重力坝为例,首先通过与随机森林、ELMAN以及逐步回归分析各模型的对比研究,论证了XGBoost与LSTM应用于大坝变形预测的优越性;进一步地,XGBoost与LSTM的变权组合预测效果相较于各单一模型取得了较大程度的提升,且相较于二者的等值赋权组合提升优势更加显著,变形预测结果与工程实际情况更加吻合,具有较好的适用性和可推广价值。     

基于卡尔曼滤波、分形和LSTM的大坝变形趋势分析方法

为了实现对大坝变形趋势的合理分析,提出了一种融合卡尔曼滤波、分形理论和长短时记忆神经网络(LSTM)的大坝变形趋势综合分析方法。该方法利用卡尔曼滤波对原始观测数据进行降噪处理,采用分形理论中的R/S方法对大坝未来变形趋势进行定性判断和解析,通过对滤波后数据建立LSTM定量预测模型,结合定性和定量的分析结果,实现大坝变形趋势的综合评判。实例分析结果表明,该方法能够较好地分析大坝变形趋势,对大坝监测数据的随机性和非平稳性具有较好的适用性,趋势分析和预测符合工程实际情况,为大坝的变形综合分析提供了一种新方法。