混合变分模态长短期记忆网络水库表面位移形变预测
作者:
作者单位:

1.东华理工大学 测绘与空间信息工程学院, 江西 南昌 330013 ; 2.江西理工大学 土木与测绘工程学院,江西 赣州 341000 ; 3.河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司, 河北 石家庄 050085 ;4.河北省水利工程局集团有限公司, 河北 石家庄 050021

作者简介:

孙喜文(1993—),女,江苏徐州人,博士研究生,E-mail:xwsun@ecut.edu.cn

通讯作者:

中图分类号:

P228

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(42374040,42061077,42104023,42364002);江西省主要学科学术和技术带头人培养计划资助项目(20225BCJ23014);东华理工大学研究生创新专项基金资助项目(DHYC-202304)


Mix variational mode decomposition long short-term memory forpredicting of reservoir surface displacement and deformation
Author:
Affiliation:

1.School of Surveying and Geoinformation Engineering, East China University of Technology, Nanchang 330013 , China ;2.School of Civil and Mapping Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000 , China ; 3.Hebei Institute of Investigation and Design of Water Conservancy and Hydropower Co.,Ltd., Shijiazhuang 050085 , China ; 4.Hebei Water Conservancy Engineering Bureau Group Limited, Shijiazhuang 050021 , China

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    摘要:

    为提高水库位移形变预测精度,通过改变变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的分解方式,融合VMD与长短期记忆网络对非线性非平稳的水库位移形变进行预测,提出了一种混合变分模态长短期记忆网络(mix variational mode decomposition long short-term memory,MVMDLSTM)模型预测方法;对不同单一预测模型与组合模型采用多源数据集验证新方法的可靠性。实验结果表明:MVMDLSTM模型能有效减弱单一预测模型与经验模态分解组合模型估计的偏差,MVMDLSTM模型预测精度更优,为稳定监测水库慢滑移和蠕动等微小变形预测预警提供有效的数据决策。

    Abstract:

    In order to improve the prediction accuracy of the displacement and deformation of reservoir, the displacement and deformation of non-linear and non-stationary reservoir was predicted by changing the decomposition method of VMD(variational mode decomposition) and integrating VMD and long short-term memory. A MVMDLSTM (mixed variational mode decomposition long short-term memory) model prediction method was proposed. The reliability of the new method was verified with multi-source datasets for different single prediction models and combined models.The experimental results show that the MVMDLSTM model can effectively attenuate the bias of the single prediction model and the empirical mode decomposition combination model estimation, and the prediction accuracy of the MVMDLSTM model is better, which provides an effective data decision-making for the stable monitoring of the prediction and warning of the reservoirs slow sliding and creeping and other small deformations.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙喜文, 贺小星, 鲁铁定, 等. 混合变分模态长短期记忆网络水库表面位移形变预测[J]. 国防科技大学学报, 2025, 47(3): 151-161.

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  • 收稿日期:2023-04-10
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  • 在线发布日期: 2025-06-03
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