【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大坝变形监测，特别是涉及一种大坝变形智能预测方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、水库大坝作为水利工程中重要的基础民生设施，一旦失事将严重危害库区人民的生命财产安全。大坝位移作为监测数据中最直观也是最可靠的一种监测指标，能够反映大坝综合运行状态。所幸大坝失事是个渐变过程，若能够提前发现坝体状态异常，就能避免灾难发生，也能及时对坝体进行针对性修复，因此合理分析大坝长期监测数据并开展变形预测研究是水利工程安全监测中不可缺少的一环。工程中一般基于有限元等物理分析法和智能算法等数据分析法，进行大坝变形预测分析。但由于物理分析法需要简化材料和边界条件，不确定性较高，计算耗时耗力，难以高效准确的预测大坝变形趋势；传统的机器学习方法虽结构简单、原理明晰，但预测精度不高、拟合效果较差；深度学习方法能够更好地处理长期的时间依赖关系，但是在实际中将深度学习用于大坝变形预测存在运用不足的问题，因此，对本领域技术人员来说，如何搭建深度学习模型进行大坝变形预测是亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专...
【技术保护点】
1.一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，所述环境量包括上游水位和日平均气温。
3.根据权利要求1所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，对所述监测数据进行预处理的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，进行所述归一化处理的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，将所述第一数据按照8：2的比例划分为训练集和测试集。
6.一种大坝变形智能预测系统，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，所述环境量包括上游水位和日平均气温。
3.根据权利要求1所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，对所述监测数据进行预处理的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，进行所述归一化处理的计算公式为：
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏晓军，
申请(专利权)人：青海黄河上游水电开发有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。