大坝变形的双向门控循环单元网络预测模型

来源：水利水运工程学报杂志 2025年第4期北京时间：

作者：姚佳池,赵二峰,刘峰,宋桂华

摘要：针对大坝变形序列的噪声信息，一次模态分解难以对其充分挖掘剔除，通过辛几何模态分解和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将变形实测序列解耦为不同频率的模态分量，使用最大信息系数对模态分量和实测序列进行相关性检验，并采用小波阈值对相关性弱的模态分量去噪重构，有效剔除实测序列中的噪声，利用基于注意力机制的双向门控循环单元网络模型对重构序列进行预测。应用实例表明，采用二次模态分解方法能有效剔除大坝变形实测序列中的噪声信息，建立的组合预测模型可以充分挖掘大坝变形与环境量之间的非线性关系且具有良好的泛化能力，为大坝长效服役性态预测提供了新方法。

关键词：大坝变形, 二次模态分解, 小波阈值去噪, 注意力机制, 双向门控循环单元, 预测模型