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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;郑州大学
摘要：本发明公开了一种基于改进的粒子群优化算法和LSTM网络的混凝土坝渗流预测方法，应用于混凝土坝渗流监测技术领域。本发明包括：S1、获取渗流影响因子，并采用注意力机制分配渗流影响因子在渗流影响中所占的权重；S2、建立基于LSTM网络的渗流预测模型，将分配权重后的渗流因子作为训练集输入至渗流预测模型，并通过改进的粒子群优化算法对模型进行训练；S3、将待检测渗流数据输入至S2中训练后的渗流预测模型得到渗流预测结果。本发明提高了渗流监测模型的精确性和泛化能力，对大坝渗流进行准确预测。
主权项：1.一种基于改进的粒子群优化算法和LSTM网络的混凝土坝渗流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取渗流影响因子，并采用注意力机制分配渗流影响因子在渗流影响中所占的权重；S2、建立基于LSTM网络的渗流预测模型，将分配权重后的渗流因子作为训练集输入至渗流预测模型，并通过改进的粒子群优化算法对模型进行训练；S3、将待检测渗流数据输入至S2中训练后的渗流预测模型得到渗流预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 郑州大学 基于改进的粒子群优化算法和LSTM网络的混凝土坝渗流预测方法
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