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1.基于LSTM与Transformer的大坝变形预测研究

periodical_zgncslsd202404037

[期刊论文]翁鸣昊项兴华陈俊涛等-《中国农村水利水电》2024年4期

摘要：变形是大坝运行过程中受内外荷载作用下其状态的直观表现,构建高精度的变形预测模型对大坝安全预警与运行状态评估有着重要的意义.针对已有的大坝位移模型训练时间长,预测模型预测精度和泛化能力一般,无法满足大坝位移中短期准确预测的问题,耦合长短时记忆网络(LSTM)与Transformer框架,引入改进的粒子群优化算法(IPSO)进行优化,建立了IPSO-LSTM-Transformer(ILT)大坝变形

大坝变形预测深度学习长短时记忆网络粒子群优化Transformer

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