基于LASSO-ASAPSO-LSTM的雙曲拱壩缺失位移數據恢復

摘要： 由于設備故障或無線傳輸過程中的數據包丟失等原因，存在數據缺失現(xiàn)象，導致大壩的安全評估無法得到保障。為此，提出了一種基于深度學習的雙曲拱壩缺失位移數據恢復模型，采用最小絕對值收縮和選擇算子法(LASSO回歸算法)從建立的18個大壩位移影響因子中篩選出影響較為顯著的環(huán)境因子；基于長短期記憶神經網絡(LSTM)搭建了大壩缺失數據恢復模型；采用自適應模擬退火粒子群算法(ASAPSO)對... （共5頁）