【摘 要】
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为了实现对大坝变形趋势的合理分析，提出了一种融合卡尔曼滤波、分形理论和长短时记忆神经网络（LSTM）的大坝变形趋势综合分析方法。该方法利用卡尔曼滤波对原始观测数据进行降噪处理，采用分形理论中的R/S方法对大坝未来变形趋势进行定性判断和解析，通过对滤波后数据建立LSTM定量预测模型，结合定性和定量的分析结果，实现大坝变形趋势的综合评判。实例分析结果表明，该方法能够较好地分析大坝变形趋势，对大坝监测数
【基金项目】
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国家自然科学基金（51209078,51739003）；
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为了实现对大坝变形趋势的合理分析，提出了一种融合卡尔曼滤波、分形理论和长短时记忆神经网络（LSTM）的大坝变形趋势综合分析方法。该方法利用卡尔曼滤波对原始观测数据进行降噪处理，采用分形理论中的R/S方法对大坝未来变形趋势进行定性判断和解析，通过对滤波后数据建立LSTM定量预测模型，结合定性和定量的分析结果，实现大坝变形趋势的综合评判。实例分析结果表明，该方法能够较好地分析大坝变形趋势，对大坝监测数据的随机性和非平稳性具有较好的适用性，趋势分析和预测符合工程实际情况，为大坝的变形综合分析提供了一种新方法。
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