基于SBO-LSTM的大壩變形預測模型

摘要： 變形是大壩安全性態(tài)的綜合反映，建立其與環(huán)境量的可靠關系模型對保障大壩長效服役具有重要意義。為提高大壩變形預測的精度和泛化能力，并解決長短期記憶神經網絡(LSTM)參數選取隨機性大、選取困難的問題，提出了一種利用緞藍園丁鳥優(yōu)化算法(SBO)來優(yōu)化長短期記憶神經網絡的混凝土壩變形預測模型(SBO-LSTM)。該方法首先通過高斯濾波和Symlet小波濾值兩種方法對選定的監(jiān)測數據進行統... （共9頁）