Gravity Dam Deformation Prediction Model Based on I-KShape and ZOA-BiLSTM

Gravity Dam Deformation Prediction Model Based on I-KShape and ZOA-BiLSTM

This research proposes a dam deformation prediction model based on clustering partitioning and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks to address the limitations of traditional monitoring models in characterizing the distribution characteristics of deformation zones in concrete gravit...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ: Madiniyeti Jiedeerbieke, Tongchun Li, Yang Chao, Huijun Qi, Chaoning Lin
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:English
Հրապարակվել է: IEEE 2024-01-01
Շարք:IEEE Access
Խորագրեր:
Deformation prediction
spatial clustering
bidirectional long-short term memory (BiLSTM)
zebra optimization algorithm (ZOA)
Առցանց հասանելիություն:https://ieeexplore.ieee.org/document/10485413/

Համացանց

https://ieeexplore.ieee.org/document/10485413/

Նմանատիպ նյութեր