基于DBO-DA-GRU的大壩變形預測模型

摘要： 針對大壩變形數(shù)據(jù)中存在噪聲干擾、常規(guī)深度學習預測模型關鍵信息挖掘能力較弱且難以確定最優(yōu)參數(shù)等問題，首先采用變分模態(tài)分解(VMD)聯(lián)合小波閾值降噪方法對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理；然后利用基于雙重注意力機制的門控循環(huán)單元(DA-GRU)對降噪后的變形數(shù)據(jù)進行預測，并引入蜣螂優(yōu)化算法(DBO)對模型參數(shù)進行尋優(yōu)，從而構建了基于DBO-DA-GRU的大壩變形預測模型；最后以某拱壩實測變形數(shù)據(jù)為... （共5頁）