基于SBO-LSTM的大坝变形预测模型

摘要： 变形是大坝安全性态的综合反映，建立其与环境量的可靠关系模型对保障大坝长效服役具有重要意义。为提高大坝变形预测的精度和泛化能力，并解决长短期记忆神经网络(LSTM)参数选取随机性大、选取困难的问题，提出了一种利用缎蓝园丁鸟优化算法(SBO)来优化长短期记忆神经网络的混凝土坝变形预测模型(SBO-LSTM)。该方法首先通过高斯滤波和Symlet小波滤值两种方法对选定的监测数据进行统... （共9页）