基于图扩散卷积网络的土石坝渗流监测数据插补方法研究

时间：2023-05-24 来源：

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文章题目：基于图扩散卷积网络的土石坝渗流监测数据插补方法研究

作者姓名：廖攀1,2，李晓庆1,2，唐新军1,2

作者单位：1.新疆农业大学水利与土木工程学院 新疆 乌鲁木齐 830052；2.新疆水利工程安全与水灾害防治自治区重点实验室 新疆 乌鲁木齐 830052

摘要：土石坝渗流监测数据的插补修复质量对监测数据分析成果的精度、正确与否会产生重大的影响，甚至会对决策产生误判。监测数据插补模型利用测点间的时空信息对缺失值进行重构，而如何充分利用数据时空特征以及渗流的空间依赖关系是土石坝渗流监测数据插补模型优化的聚焦方向。为此，引入图卷积神经网络和门控循环单元方法来深度挖掘渗压监测数据中的时空信息，提取监测序列间的时空表征，对缺失数据进行建模和估计，建立了基于图扩散卷积递归神经网络的土石坝渗流监测数据深度学习插补模型。工程实例应用结果表明：该模型在插补精度、鲁棒性方面有较好的改善。