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基于混合注意力机制和深度学习的大坝变形预测模型: 收藏
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引用; 《水利水电科技进展》2023年第2期43卷 96-101页; 作者：向镇洋包腾飞白妍丽宋宝钢王瑞婕河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 河海大学水利水电学院江苏南京210098 三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002 甘肃省水利水电勘测设计研究院有限责任公司甘肃兰州730000; 为深度挖掘时序数据中前后信息的动态相关性,探究大坝变形的内在影响机理,有效提高模型预测精度,构建了一种基于混合注意力机制与鲸鱼优化算法(WOA)的双向门控循环网络(BiGRU)预测模型。模型利用WOA对BiGRU进行超参数寻优以有效挖掘变...; 为深度挖掘时序数据中前后信息的动态相关性,探究大坝变形的内在影响机理,有效提高模型预测精度,构建了一种基于混合注意力机制与鲸鱼优化算法(WOA)的双向门控循环网络(BiGRU)预测模型。模型利用WOA对BiGRU进行超参数寻优以有效挖掘变形数据在时间维度的深层信息,并引入融合特征注意力(FATT)和时间注意力(TATT)的混合注意力机制计算各影响因子的贡献率,使模型可视化并提高模型捕捉环境因素动态变化的能力。以某高拱坝为例,将该模型预测结果与多种常用模型预测结果进行对比分析,结果表明该模型预测精度显著提升,贡献率计算符合大坝变形研究成果,验证了模型在大坝变形预测中的优越性与合理性。; 来源：详细信息评论

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