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公开(公告)号:CN118606657A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202411073702.2
申请日:2024-08-07
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 清华大学 , 广东粤海珠三角供水有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/211 , G06N20/20 , G06F18/15 , G01B21/32
Abstract: 本申请提出了一种大坝变形量的预测方法、系统、设备及存储介质,涉及大坝安全监控领域。该方法包括:获取大坝监测数据,大坝监测数据包括目标变形量和多个输入特征;基于Lasso回归算法对大坝监测数据进行数据挖掘,得到各个输入特征与目标变形量对应的特征权重;基于各个输入特征与目标变形量对应的特征权重,对多个输入特征进行排序和/或筛选,得到优化的输入特征;将优化的输入特征送入预置的LSTM网络的编码器部分,LSTM网络的解码器部分引入注意力机制,用以基于编码器的输出以及注意力机制的结果,对预测目标变形量进行时序预测。该方案能够提高对大坝变形量进行时序预测的时效性和准确性。
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公开(公告)号:CN118606657B
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202411073702.2
申请日:2024-08-07
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 清华大学 , 广东粤海珠三角供水有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/211 , G06N20/20 , G06F18/15 , G01B21/32
Abstract: 本申请提出了一种大坝变形量的预测方法、系统、设备及存储介质,涉及大坝安全监控领域。该方法包括:获取大坝监测数据,大坝监测数据包括目标变形量和多个输入特征;基于Lasso回归算法对大坝监测数据进行数据挖掘,得到各个输入特征与目标变形量对应的特征权重;基于各个输入特征与目标变形量对应的特征权重,对多个输入特征进行排序和/或筛选,得到优化的输入特征;将优化的输入特征送入预置的LSTM网络的编码器部分,LSTM网络的解码器部分引入注意力机制,用以基于编码器的输出以及注意力机制的结果,对预测目标变形量进行时序预测。该方案能够提高对大坝变形量进行时序预测的时效性和准确性。
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