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2024年3月15日现代电子技术Mar.2024
第47卷第6期ModernElectronicsTechniqueVol.47No.6
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DOI：10.16652/j.issn.1004‐373x.2024.06.001
引用格式：韦凯，李青，姚益，等.基于DA‐TCN‐BiGRU的坡面泥石流预测研究[J].现代电子技术，2024，47（6）：1‐8.
基于DA⁃TCN⁃BiGRU的坡面泥石流预测研究
韦凯，李青，姚益，周睿
（中国计量大学灾害监测技术与仪器国家地方联合工程实验室，浙江杭州310018）
摘要：为解决当前坡面泥石流预测中存在的多因素数建模问题，并提高预测的精确度，提出一种融合双注意力机制、
时间卷积神经网络和双向门控循环单元（DA‐TCN‐BiGRU）的坡面泥石流风险预测方法。通过模拟平台进行坡面泥石流模
拟实验，采集多类传感器数据得到风险度大小，并以此表征所处的风险阶段。实验结果表明，所提模型短期预测的均方根误
差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差分别为0.01359、0.010407和1.18264，中期预测的均方根误差、平均百分比误差
和平均绝对百分比误差分别为0.01901、0.01517和1.72946，优于其他比较模型。
关键词：坡面泥石流；风险预测；双注意力机制；时间卷积神经网络；双向门控循环单元；风险评估方法
中图分类号：TN927‐34；P642.23文献标识码：A文章编号：1004‐373X（2024）06‐0001‐08
ResearchonslopedebrisflowpredictionbasedonDA⁃TCN⁃BiGRU
WEIKai,LIQing,YAOYi,ZHOURui
(NationalandLocalJointEngineeringLaboratoryofDisasterMonitoringTechnologyandInstrument,ChinaJiliangUniversity,Hangzhou310018,China)
Abstract：Inordertoimprovetheaccuracyofslopedebrisflowprediction,aslopedebrisflowriskpredictionmethod
combiningdualattentionmechanism,temporalconvolutionalneuralnetwork,andbidirectionalgatedrecurrentunit(DA‐TCN‐
BiGRU)isproposedtoaddressthemulti
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