基于深度学习的大坝变形预测模型

发布时间：2023-08-01 20:34

　　鉴于高性能的混凝土坝变形动态预测模型是预测结构性态演化、评价安全服役状况和保障稳定高效运行的关键措施。以混凝土坝原型变形监测数据为基础,借助开源深度学习框架TensorFlow建立了基于深度学习的混凝土坝变形预测模型。工程实例应用结果表明,基于深度学习的混凝土坝变形预测模型各项评价指标均优于现浅层神经网络模型和传统的统计模型,实现了动态高精度预测混凝土坝运行性态,具有很强的工程实用性。

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【文章目录】：
1 引言
2 混凝土坝变形统计预测模型
3 基于记忆架构的长短时记忆网络
    3.1 LSTM输入门更新
    3.2 LSTM遗忘门更新
    3.3 LSTM细胞状态更新
    3.4 LSTM输出门更新
    3.5 LSTM预测输出
    3.6 LSTM参数更新优化
4 基于LSTM的混凝土坝变形预测模型
5 实例应用
    5.1 工程概况
    5.2 预测模型影响因子和数据集选取
    5.3 预测模型训练与预测
6 结论



本文编号：3838315