An Improved Long Short-Term Memory Model for Dam Displacement Prediction
المؤلفون المشاركون
Zhang, Jun
Cao, Xiyao
Xie, Jiemin
Kou, Pangao
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Displacement plays a vital role in dam safety monitoring data, which adequately responds to security risks such as the flood water pressure, extreme temperature, structure deterioration, and bottom bedrock damage.
To make accurate predictions, former researchers established various models.
However, these models’ input variables cannot efficiently reflect the delays between the external environment and displacement.
Therefore, a long short-term memory (LSTM) model is proposed to make full use of the historical data to reflect the delays.
Furthermore, the LSTM model is improved to optimize the performance by making variables more physically reasonable.
Finally, a real-world radial displacement dataset is used to compare the performance of LSTM models, multiple linear regression (MLR), multilayer perceptron (MLP) neural networks, support vector machine (SVM), and boosted regression tree (BRT).
The results indicate that (1) the LSTM models can efficiently reflect the delays and make the variables selection more convenient and (2) the improved LSTM model achieves the best performance by optimizing the input form and network structure based on a clearer physical meaning.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Jun& Cao, Xiyao& Xie, Jiemin& Kou, Pangao. 2019. An Improved Long Short-Term Memory Model for Dam Displacement Prediction. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196687
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Jun…[et al.]. An Improved Long Short-Term Memory Model for Dam Displacement Prediction. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196687
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Jun& Cao, Xiyao& Xie, Jiemin& Kou, Pangao. An Improved Long Short-Term Memory Model for Dam Displacement Prediction. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196687
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196687
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر