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摘要
根据观测数据构建高精度的大坝变形分析模型，可以提前预知大坝行为的发展趋势.结合EEMD和Attention机制优势对GRU模型进行优化以构建大坝变形组合预测模型，旨在提高变形预测精度.首先应用EEMD对原始序列进行分解，得到一组相对平稳的分量；然后利用GRU深入挖掘各变形分量的时间相关性，引入Attention机制，在神经网络内部提取关键时序特征并传递到下一层，最终得到各分量预测结果；最后组合分量预测结果得到总的预测结果.结果表明，EEMD-Attention-GRU模型可以获得很高的变形预测精度，可为大坝行为分析提供参考.
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单位河海大学; 上海勘测设计研究院; 南京市水利规划设计院股份有限公司
