融合时变因素的浆砌石坝变形时空混合模型

混合模型常被用于大坝变形的整体预测,目前开展的研究主要针对混凝土坝,对于同样数量多且分布广的浆砌石这类非线性材料坝的研究还较少。本文考虑非线性材料坝变形具有的时变特性,通过引入时间量参数及观测点相对坐标,建立对应的水压分量多点统计模型。考虑到引入多参数的水压分量模型系数寻优困难问题,采用改良的粒子群算法(IPSO)加强粒子随机性及交互性,提高模型系数的寻优速度。采用有限元方法(FEM)与卡尔曼滤波(KF)对其进行预测,建立FEMK模型。同时,采用深度学习算法LSTM训练经PCA降维后的温度和时效因子并预测相应变形值。联合构建的FEMK-LSTM-PCA时空混合模型经工程实例验证有较高预测精度,并且可以实现对大坝变形的整体预测。