数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型

李东; 赵春菊; 丁钇; 郑祥; 贺俊; 王放

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251990

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数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型

水工结构、水工材料与水利工程施工 | 更新时间：2026-10-20

- 数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型
- 数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型
- 水电能源科学 2026年44卷第10期页码：112-117+55
- 作者机构：
  
  1. 中国水利水电第七工程局有限公司
  2. 湖北工业大学河湖健康智慧感知与生态修复教育部重点实验室
  3. 三峡大学水利与环境学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中国水利水电第七工程局有限公司科研项目(QJYBTDB-KY-007);国家自然科学基金面上项目(52679132)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251990
  中图分类号： TV544;TV53
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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李东, 赵春菊, 丁钇, 等. 数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型[J]. 水电能源科学, 2026,44(10):112-117+55.

李东, 赵春菊, 丁钇, et al. 数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型[J]. 2026, 44(10): 112-117+55.
李东, 赵春菊, 丁钇, 等. 数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型[J]. 水电能源科学, 2026,44(10):112-117+55. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251990.

李东, 赵春菊, 丁钇, et al. 数据驱动的缆机吊运混凝土入仓单循环时间预测模型[J]. 2026, 44(10): 112-117+55. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251990.

摘要

为提高缆机吊运混凝土入仓单循环时间的预测精度，提出一种基于监测数据驱动的组合预测方法。首先基于缆机运行监测数据提取单循环时间序列，进而采用完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）

将受多因素影响而强波动的原始序列分解为不同频域的模态分量，简化时序复杂度；随后利用Transformer编码器全局依赖建模能力，捕捉各时间步的模态特征，挖掘工况相似性；同时采用双向长短记忆网络（BiLSTM）学习的前后时序信息，识别由卸料点等变化引起的波动规律；最后经全连接层输出预测结果。某高拱坝的应用结果表明，所提模型的平均绝对误差M

MAE

可达17.02

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