不同模态分解方法下LSTM模型大坝变形预测效果对比

Comparison of dam deformation prediction effect of LSTM model under different modal decomposition methods

为验证不同模态分解方法结合LSTM模型对大坝变形预测精度的影响,以西北地区某混凝土面板坝H2-1水平位移监测点2014-2018年大坝变形监测数据为例,设置EMD、EEMD、VMD三种分解方法结合LSTM模型对该测点数据进行“分解-预测-重构”,实验表明:针对H2-1测点数据,在LSTM模型设置相同超参数情况下,EEMD-LSTM组合模型预测精度最高,其次是EMD-LSTM组合模型,但提取原始序列趋势变化能力较VMD-LSTM组合模型弱,而采用VMD分解的VMD-LSTM组合模型能更好地提取原始序列中的趋势分量。