混凝土坝变形的长期预测模型与应用

作者：周仁练; 苏怀智^*; 韩彰; 徐朗; 刘明凯

来源：水力发电学报, 2021, 40(09): 122-131.

• 混凝土坝
• 变形预测
• 序列分解
• SARIMA模型
• 深度学习

变形预测对混凝土坝的安全运行和风险管控意义重大,针对现有方法难以实现长期精准预测并且建模困难等问题,采用多元回归(MR)模型将变形序列分解为水压、温度、时效和余项分量,引入季节差分自回归移动平均(SARIMA)模型对余项中的非稳定不规则信号进行信息挖掘,以此建立混凝土坝变形的长期预测模型。实例分析表明,该模型相对简单易行,具有较好的精度和稳定性,在具备长期观测资料且观测精度较高的具有周期性和趋势性的混凝土大坝变形的长期预测中具有一定的工程应用价值。

• 单位
  水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学