基于MSLSTM-DA模型的水质自动监测异常数据报警

提出一种基于多元堆叠长短时记忆网络-差值分析(MSLSTM-DA)模型对地表水质异常数据进行报警的方法.该方法首先建立MSLSTM模型对水质指标数据进行预测,再基于预测结果的残差分布建立DA模型,并确定各个指标的数据异常阈值,当实测数据与预测数据差值大于阈值时进行数据报警.以长江流域监测断面的水质数据进行了方法有效性验证.结果表明,构建的预测模型对５个指标的MAE、MAPE均值比BP神经网络预测模型降低21.0%,17.8%,比LSTM模型降低16.8%,17.9%.皮尔逊系数均值比BP神经网络、LSTM模型的分别高5.9%,4.4%.5个指标共检出水质异常数据37条,其中34条经人工判断确实存在有异常,报警准确率高达91.9%.     

原有路基荷载作用对加宽工程路基沉降变形的影响分析

基于工程实例和数值模拟,分析了高速公路加宽工程中,原有路基荷载作用引起的软基性质改善对路基沉降变形的影响机理。研究表明:新、老路基的沉降变形均受软基性质改善的影响;软基性质改善改变了新路基荷载在老路地基中引起的附加应力分布,这种附加应力的改变也对老路基的沉降产生影响,而传统的计算方法不能考虑附加应力的变化对沉降的影响;对比考虑与不考虑老路基荷载作用的影响,新路基的沉降量会不同,这种沉降差异随路基高度、新路基宽度以及软基厚度的增加而逐渐增大,但老路基的沉降差异只受软基深度的影响。