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作者：周子玉;肖亚子;邬昱昆;许爱平;
单位：中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司;
摘要：构建高精度的坝体沉降预测模型，对于保障施工期大坝安全与风险管控意义重大。以筑坝高度、降雨、时效等作为施工期坝体沉降变形的影响因子，引入长短时记忆神经网络LSTM算法，并在其基础上嵌入注意力机制Attention,提出了适用于施工期面板堆石坝坝体沉降的预测模型。工程应用表明，Attention-LSTM模型弥补了LSTM在网络层不能动态调整权重系数的缺陷，提升了模型的计算效率与精度，具有较好的非线性数据处理能力，能够更加精准反映施工期监测数据在时间维度上的变化趋势，相关经验可供类似工程参考。
关键词：面板堆石坝;;施工期;;坝体沉降预测;;长短时记忆神经网络;;注意力机制
