文章摘要:南水北调工程中渡槽的安全监测对保证其长距离输水的稳定具有重要的意义。为解决目前渡槽变形预测中原型观测资料挖掘不充分的问题和进一步提升预测的精度，本文提出了一种基于时序分解和机器学习的渡槽变形预测方法，该方法首先使用奇异谱分析法（Singular Spectrum Analysis，SSA）将渡槽变形监测数据分解为周期分量、趋势分量和剩余分量三部分，使用核极限学习机（Kernel Based Extreme Learning Machine，KELM）对周期分量和趋势分量进行预测，使用长短期记忆网络（Long Short-term Memory，LSTM）结合相空间重构理论建立剩余分量的预测模型，将预测结果叠加，建立渡槽变形组合预测模型（SSA-KELM-LSTM）。以双洎河支渡槽的变形监测数据为例，验证了该模型的性能。结果表明，所提出的组合预测模型具有较高的精度并且具有一定的鲁棒性，为渡槽的安全监测提供了新的技术方法。

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论文分类号:TV672.3

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