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申请/专利权人：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
摘要：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。
主权项：1.一种大坝变形量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取大坝监测数据，所述大坝监测数据包括目标变形量和多个输入特征；基于Lasso回归算法对所述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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 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 一种大坝变形量的预测方法、系统、设备及存储介质
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