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作者：陶丛丛;
单位：国网电力科学研究院有限公司;
摘要：混凝土坝变形的长期预测是实际运行中保持其结构完整性的重要要求。为提高混凝土长期变形预测的准确性，构建了基于多层感知机(MLP)和编码器—解码器(Ecoder-Decoder)架构的大坝变形长期预测模型MLP-Ecoder-Decoder(MED),该模型通过深度自动相关(Deep-Auto-Correlation)机制捕获大坝变形与环境荷载的长期依赖性，利用时间序列分解和深度自动相机制进行多步变形预测，并采用该模型对青海省的一座250 m高拱坝在复杂环境条件下的变形进行预测。结果表明，MED模型有效提升了预测精度，在提取长期时间特征方面具有强大的优势。
关键词：混凝土坝;;长期变形预测;;多层感知机;;深度学习;;长期预测;;特征提取
基金资助：抽水蓄能电站建设期的水工结构动态多维感知与预测预警技术研究(5108-202218280A-2-301-XG)
