基于BO-GRU的混凝土坝变形预测模型

来源：水资源与水工程学报杂志2021年第4期北京时间：

作者：李其峰，杨杰，程琳，仝飞

单位：（1.西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室,2.西安理工大学水利水电学院

摘要：针对混凝土坝变形具有较强的非线性特点、目前大坝变形预测模型出现参数过多及易陷入局部最优等问题，提出了一种深度学习中的门控制循环单元（GRU）模型，并结合贝叶斯优化算法（BO）对门控制循环单元的超参数进行优化，建立BO-GRU模型应用于混凝土坝变形预测。为检验模型的可行性，以实测变形监测数据为基础，并与极限学习机、相关向量机和基于遗传算法优化的支持向量机等模型预测结果进行对比。结果表明：该模型的泛化能力强、运行效率高，能有效运用于混凝土坝的变形预测。

关键词：混凝土坝,变形预测,深度学习,门控制循环单元,贝叶斯优化算法

基金资助：陕西省水利科技计划项目（2018SLKJ-5）； 自然科学基础研究计划-引汉济渭联合基金项目（2019JLM-55）