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摘要：本发明公开了一种大坝变形智能预测方法、系统及存储介质，涉及大坝变形监测技术领域。具体步骤为：获取大坝水平位移及环境量的监测数据；对所述监测数据进行预处理，得到第一数据并将所述第一数据划分为训练集和测试集；基于密集连接卷积网络和双向门控循环单元构建大坝变形智能预测模型，通过净化灰狼智能算法确定所述大坝变形智能预测模型的最佳超参数配置；利用所述训练集对所述大坝变形智能预测模型进行训练，得到训练完成的预测模型，基于训练完成的预测模型进行大坝变形预测。在本发明中通过建立DenseNet‑BiGRU‑SGWO模型实现大坝变形预测分析，为大坝安全监测提供了方法支持。
主权项：1.一种大坝变形智能预测方法，其特征在于，具体步骤包括如下：获取大坝水平位移及环境量的监测数据；对所述监测数据进行预处理，得到第一数据并将所述第一数据划分为训练集和测试集；基于密集连接卷积网络和双向门控循环单元构建大坝变形智能预测模型；利用所述训练集对所述大坝变形智能预测模型进行训练，得到训练完成的预测模型，基于训练完成的预测模型进行大坝变形预测。
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百度查询： 青海黄河上游水电开发有限责任公司 国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司 一种大坝变形智能预测方法、系统及存储介质
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