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基于MHA-BiLSTM的尾矿坝位移预测
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作者 杨玉好 杨斌 +2 位作者 胡军 李铭 张壮超 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第10期147-157,共11页
尾矿坝变形受多因素影响,针对传统预测方法受到数据复杂性和非线性关系的限制,导致预测精度不足的问题,提出多头注意力机制(Multi-Head Attention)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合预测尾矿坝位移的方法。在预测中,首先利用Z-score和Sa... 尾矿坝变形受多因素影响,针对传统预测方法受到数据复杂性和非线性关系的限制,导致预测精度不足的问题,提出多头注意力机制(Multi-Head Attention)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合预测尾矿坝位移的方法。在预测中,首先利用Z-score和Savitzky-Golay滤波对原始数据消除异常值和噪声的干扰;然后,利用灰色关联度方法确定坝体位移影响因素;最后,采用MHA-BiLSTM模型对坝体位移进行预测。以辽宁省某尾矿库实测数据为例,为评估新模型的性能与传统BiLSTM模型进行对比,结果表明该方法能够更准确地预测出坝体位移变化情况。 展开更多
关键词 多头注意力机制 BiLSTM网络 Z-score去除异常值 Savitzky-Golay滤波 坝体位移预测
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