融合SARIMA與BiLSTM的水利設施形變預測

摘要： 水利設施形變預測可以有效地判斷水利設施的運行狀態(tài)。水利設施安全監(jiān)測數(shù)據是時間序列數(shù)據，既有趨勢性又有季節(jié)性。為了獲得更準確的預測結果，文中提出一種基于季節(jié)自回歸差分移動平均(SARIMA)模型和雙向長短時記憶(BiLSTM)網絡的預測模型，以解決無法充分挖掘數(shù)據中正向與反向的關聯(lián)進行預測的問題。該模型采用SARIMA模型預測變形數(shù)據中的線性分量，采用BiLSTM模型預測變形數(shù)據... （共8頁）