基于EMD-RNN的堤防沉降预测方法研究

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摘要：为有效预测堤防沉降，利用经验模态分解（EMD）对沉降数据进行处理，提取不同频率成分的特征序列；再通过循环神经网络（RNN），结合注意力机制，对重构后的长时间序列数据进行建模，针对不同输入时长的数据进行筛选和分析，以确定最佳的输入时长，从而捕捉沉降过程中的时间依赖性和关键特征。以万顷沙联围北界河水闸至中山界外江堤防综合整治工程的沉降数据为例，对所提方法进行验证。（剩余6984字）

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