深度学习在大坝变形预测中的应用研究     

刘琼  李能 《测绘与空间地理信息》2020,(3):201-203,207,210

大坝时间序列变形的高精度预测对于大坝运行维护及保护人民生命安全显得尤为重要。本文以某大坝113期变形时间序列数据为实验,提出了一种深度学习中的循环神经网络(LSTM)方法来进行大坝变形预测,将实验的结果与机器学习中NAR神经网络和ARIMA自回归移动平均模型的预测结果进行对比,LSTM、NAR和ARIMA模型的均方根误差(RMSE)分别为0.392 5、0.573 7、1.298 7;平均相对误差(MRE)分别为0.0498、0.1046、0.1878;R^2系数分别为0.932 3、0.822 1、0.247 7。从上述结果对比可知,LSTM时间序列预测模型的精度更高且稳定性更好,可作为后续大坝变形预测的一种新的思路和探索。  相似文献   

基于三维激光扫描技术的古塔变形监测     

王莉  周佳薇  王泓森  蒋大鹏 《测绘通报》2020,(7):120

为探究传统变形监测方法难以满足古塔全部形变特征的解决办法,本文以铜川市延昌塔为研究对象,采用三维激光扫描技术获取塔体点云数据,利用Geomagic软件进行建模,利用Matlab软件拟合计算塔的倾斜变化状况。结果表明：2015—2019年,延昌寺塔各层存在不同程度的扭转现象,古塔整体偏移基本上保持不变,变化趋势基本稳定。三维激光扫描技术获得多期监测数据分析得出的古塔变化趋势与实际吻合,方法可行,精度较高。研究成果以期为同类项目的开展提供参考和技术支持。  相似文献   

华县西沟地区花岗岩体地球化学及成矿潜力   总被引：3，自引：0，他引：3  

焦建刚  钱壮志  王勇茗  袁海潮  韩俊民  刘瑞平 《地质找矿论丛》2007,22(4):270-276

陕西华县西沟地区花岗岩体接触带发育钼多金属矿化,矿化与花岗岩关系密切,主要受剪切带控制.岩体的岩石地球化学研究并与金堆城钾长花岗斑岩比较,二者同是燕山期岩浆活动的产物;金堆城岩体具有同碰撞造山期地壳部分熔融作用产物特征,而西沟岩体为造山晚期岩浆分离结晶作用产物,综合成矿条件分析,认为西沟地区具有钼多金属成矿的潜力.  相似文献