一种高海拔区混凝土坝变形性态的监测数据增量学习方法

本发明公开了一种高海拔区混凝土坝变形性态的监测数据增量学习方法，考虑太阳辐射的高海拔区混凝土坝变形性态影响因子进行重要度度量与筛选，将LSTM与MHSA相耦合，设计高海拔区混凝土坝变形性态历史监测数据批量学习模型；以此为基础模型，将其与宽度学习系统BLS相结合，构建高海拔区混凝土坝变形性态增量学习网络；利用新获取的监测数据，进行BLS结构中的特征节点、增强节点以及网络权重的更新，动态捕捉混凝土坝变形性态的变化。与现有技术相比，本发明突破传统基于批量学习的静态建模方式，进行了监测数据驱动下高海拔区混凝土坝变形性态监控模型的动态构建，具有较强的自适应能力，可更精确且实时地捕捉高海拔区混凝土坝变形性态的变化特征。