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第31卷第8期水利科技与经济Vol.31No.8
2025年8月WaterConservancyScienceandTechnologyandEconomyAug.,2025
doi:10.3969/j.issn.1006-7175.2025.08.016
基于可解释性的大坝变形
监控模型对比分析
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张玉民,王恩东
(1.山东润泰水利工程有限公司,山东泰安271000;2.山东黄河河务局东平湖管理局,山东泰安271000)
[摘要]机器学习模型在大坝安全监控领域逐渐得到广泛应用,但其在预测能力、适用性和
可解释性方面存在一定的局限性。研究基于混凝土大坝的实际监测变形量,采用长短时记忆
网络模型(LSTM)、反向传播神经网络模型(BP)、卷积神经网络模型(CNN)和CNN-LSTM组
合模型等4种深度学习神经网络模型,对某大坝历史变形监测数据建立监控预测模型,实现
对混凝土坝的变形预测。结果表明,相比BP模型和CNN模型,LSTM模型具有更高的预测精
度和稳定性。CNN-LSTM组合模型结合了CNN模型和LSTM模型的优势,其平均绝对误差、
均方根误差和平均绝对百分误差均为最低,能够精确预测各因素影响下的大坝变形量,在大
坝变形监测中具有一定的适用性。
[关键词]混凝土大坝;变形预测;监控模型;深度学习;评价指标
[中图分类号]TV698[文献标识码]A[文章编号]1006-7175(2025)08-0079-05
(BackpropagationNeuralNetwork,BP)、卷积神经
1概述
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