基于虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型研究

坝区自由场地震时程的多维长时序预测对于震害快速分析具有重要意义。虚拟传感器是地震物理传感器的补充感知手段,可实现地震时程的预测,然而现有虚拟传感器难以对多个信号做长时序预测,导致大坝震害分析较为滞后。针对上述问题,提出基于TFA-Seq2Seq虚拟传感器的坝区多输出自由场地震时程长序列预测模型。其中,基于多任务学习将Seq2Seq的虚拟传感器改进为“Encoder-3 Decoder”结构,以建立多个坝体物理传感器信号与自由场三个方向长时序地震时程的映射关系,并添加注意力机制捕获多个输入信号的时序依赖关系,以解决同步多输出预测问题及提升预测精度。进一步,引入可逆的时频变换层和其逆变换层改进编码器和解码器,以缩短地震信号的时域长度,提取频域特征,并提出对应的随机强制学习的模型训练策略,从而克服了现有虚拟传感器难以对长序列进行有效预测的缺陷。案例分析表明,该方法实现了坝区自由场三个方向地震信号的超前10 s虚拟感知,且相较于未添加注意力机制和单输出的模型,预测精度分别提高了6.88%和3.32%,研究为震时地震信息的超前感知提供了新思路和新途径。