基于ISSA-GRU的大坝变形预测研究

作者：李书剑; 刘小生^*

来源：水电能源科学, 2023, 41(11): 82-85.

DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20230086

• 大坝变形预测
• 门控循环网络
• 改进麻雀搜索算法
• 预测精度

针对大坝预测中采用深度学习方法难以确定最优参数和精度不高等问题，改进了麻雀搜索算法(SSA),采用改进麻雀搜索算法(ISSA)对门控循环单元(GRU)的参数进行寻优，构建了基于ISSA-GRU的大坝变形预测模型，并将该模型应用于黄河上游青海段龙羊峡大坝变形预测中。结果表明，基于ISSA-GRU的大坝变形预测模型具有更高的预测精度和稳定性，可为大坝变形预测提供参考。

• 单位
  江西理工大学