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申请/专利权人：中国水利水电第七工程局有限公司;湖北工业大学

摘要：本发明是一种拱坝施工仿真步长细化方法，包括：1）采用多元感知技术监测拱坝施工中的缆机运行状态，融合多元监测数据特征，提取缆机单循环时长；2）对缆机单循环时长进行模态分解，连同多元监测数据划分为训练集和测试集；3）在Transformer‑Encoder基础上融合BiLSTM网络，搭建组合预测模型；4）获取实际缆机的多特征时间序列数据；采用组合预测模型对缆机单循环时长进行多步预测；5）根据预测结果设计以条带胚层浇筑块为单位步长的仿真钟推进机制，完成拱坝施工仿真步长细化。本发明可根据多元监测数据提取和预测缆机单循环时长，并按实际缆机浇筑工艺，实现以条带胚层浇筑块为单位步长模拟拱坝施工。

主权项：1.一种拱坝施工仿真步长细化方法，其特征在于：所述拱坝施工仿真步长细化方法包括以下步骤：1）采用多元感知技术监测拱坝施工中的缆机运行状态，融合多元监测数据特征，建立缆机模式识别方法，利用缆机模式识别方式提取缆机单循环时长；2）对步骤1）得到的缆机单循环时长进行模态分解，连同步骤1）得到的多元监测数据构成多特征时间序列数据集，将多特征时间序列数据集按照9：1划分为预测模型的训练集以及预测模型的测试集；3）在Transformer-Encoder基础上融合BiLSTM网络，形成组合预测模型；将步骤2）中的预测模型的训练集以滑动窗口的方法代入组合预测模型中，选择超参数对组合预测模型进行训练，并用预测模型的测试集进行精度检验，直至达到满足工程要求的预测精度后，获得确定超参数的组合预测模型；4）以步骤1）的方式获取实际缆机在浇筑施工过程中的缆机单循环时长，并以步骤2）的方式得到实际缆机在浇筑施工过程的多特征时间序列数据集；采用步骤3）所得到的确定超参数的组合预测模型对实际缆机在浇筑施工过程的缆机单循环时长进行多步预测，得到预测结果；所述多步预测的具体实现方式是：利用前x个时间点的特征数据，预测后y个时间点的目标数据，其中，x为滑动窗口的大小，y为滑动窗口的步长；x根据浇筑块的大小选择，能完全覆盖整个浇筑块的缆机浇筑循环；y能覆盖一个胚层的浇筑循环；所述x=96，y=20；5）根据步骤4）所得到的预测结果设计以条带胚层浇筑块为单位步长的仿真钟推进机制，完成拱坝施工仿真步长细化；所述步骤5）的具体实现方式是：从预测结果中提取前N个缆机单循环时长，然后计算下一条带、下一胚层或下一浇筑块的浇筑持续时间，提供多种可选择的事件步长来推进拱坝施工模拟的仿真钟；所述N与滑动窗口的大小x的取值保持一致。

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