一种结合可解释性和云模型的混合深度学习模型，用于大坝变形及动态风险预警

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：A hybrid deep learning model integrating interpretability and cloud model for dam deformation and dynamic risk early warning

本文提出一种融合双向LSTM与Transformer的混合深度学习框架，结合SHAP解释和云模型实现大坝变形的可解释预测与动态风险评估，显著提升预测精度（MSE<0.029，MAE<0.137）和模型泛化能力，推动大坝监测从“黑箱预测”向“透明决策”转变。

　　
本文针对水工建筑物健康监测领域的关键技术难题，提出了一套创新性的智能预测与风险评估解决方案。研究团队通过整合双向长短期记忆网络（BiLSTM）与Transformer架构的深度学习模型，结合可解释性人工智能（XAI）方法与云模型风险量化技术，构建了"预测-解释-评估"三位一体的智能决策体系，为水利工程安全监测提供了全新的技术范式。

一、研究背景与问题提出
在水利工程领域，大坝变形监测是保障工程安全的核心环节。当前传统预测模型存在明显局限性：物理模型依赖精确参数且计算成本高昂；统计模型假设线性关系导致非线性问题处理能力不足；常规机器学习方法虽然能捕捉复杂非线性特征，但存在参数敏感性强、高维数据误差累积等问题。特别是当面对多变量动态耦合的复杂工程场景时，现有方法在预测精度、模型鲁棒性和决策透明度方面均存在显著短板。

研究团队基于黄河宁夏段某大型水利枢纽工程（总库容2.6亿立方米，装机容量120.3MW）的实测数据，构建了包含58,467公顷灌溉区、25.34平方公里控制流域的监测体系。工程长期承受温度变化（±40℃）、渗流压力（静水压力+0.5MPa波动）、水位波动（±10m周期性变化）等多重动态载荷，导致变形数据呈现显著的非线性（R2<0.65）、非平稳性（方差变化系数达0.38）和不确定性（95%置信区间宽度达预测值的32%）。

二、技术创新与模型构建
（一）混合深度学习架构
研究团队突破性地融合BiLSTM与Transformer架构，形成双向时空特征融合机制：
1. BiLSTM模块：采用双向门控机制处理时间序列数据，在LA-08监测点实现了0.027的均方误差，较传统LSTM降低19.3%。通过双向信息交互，有效捕捉了渗流压力（0.5MPa）与温度变化（±20℃/日）的交叉影响效应。
2. Transformer模块：创新性地引入分层注意力机制，在LA-27Y监测点将预测误差控制在0.009以内。通过全局注意力权重分配，成功识别出基础接缝张开度（变异系数0.21）与历史变形量（相关系数0.83）的关键作用。
3. 融合优化策略：采用动态权重融合技术，在模型训练后期逐步增强Transformer的决策权重（权重从0.3线性增长至0.7），有效平衡了局部时序特征与全局依赖关系。这种架构使模型在多步预测（3-6个月）时仍保持95%以上的预测精度。

（二）可解释性增强体系
研究构建了多维度解释框架：
1. SHAP值分析：通过特征重要性排序，识别出前五大关键因子（贡献度总和达0.82）：
- 历史变形量（累积贡献度0.31）
- 基础接缝张开度（0.25）
- 渗流压力梯度（0.18）
- 水位变化速率（0.12）
- 温度应力变化（0.06）
2. 云模型风险评估：建立四维评估矩阵（Y= (X1,X2,X3,X4)），其中X1-X3对应上述三大风险因子，X4为环境突变指数（基于LSTM残差方差计算）。通过模糊数学处理，实现风险等级的动态量化（λ=0.75时评估结果与实际事故间隔时间吻合度达89%）。

三、工程验证与性能分析
（一）基准模型对比
在黄河水利枢纽的LA-08至LA-27共21个监测点进行验证，结果显示：
| 模型类型 | MSE | MAE | 训练时长(h) | 推理速度(fps) |
|------------------|-------|--------|-------------|---------------|
| 传统ARIMA | 0.143 | 0.257 | 18.2 | 12.4 |
| 改进ELM | 0.098 | 0.187 | 7.5 | 28.6 |
| BiLSTM | 0.072 | 0.129 | 9.8 | 19.3 |
| BLTN-Hybrid | 0.027 | 0.137 | 14.2 | 32.7 |
| 预警阈值模型 | 0.085 | 0.156 | 11.3 | 25.8 |

（二）关键性能指标
1. 预测精度：模型在LA-08监测点实现0.027的MSE，较基准模型提升74.3%；在LA-20关键监测点MAE降至0.002，达到工程允许误差（0.005）的40%。
2. 模型鲁棒性：通过引入自适应遗忘因子（η=0.95），在环境突变（如2023年7月渗流压力骤增0.8MPa）时仍保持92%的预测稳定性。
3. 决策透明度：SHAP分析显示，基础接缝张开度（贡献度25.3%）与历史变形量（31.7%）的联合影响权重达56.9%，为工程维护提供明确干预方向。

四、应用价值与工程启示
（一）风险预警机制创新
通过构建"变形量-风险指数"动态映射模型（R2=0.91），实现从单一变形监测到综合风险预警的跨越。在2023年汛期期间，系统提前14天预警LA-15监测点的异常变形（预测值Δ=2.31mm，实测Δ=2.28mm），成功避免可能发生的结构性裂缝扩展风险。

（二）运维决策支持系统
开发基于解释性框架的决策支持模块，其核心功能包括：
1. 风险因子溯源：通过SHAP热力图可视化展示各监测点特征贡献度分布
2. 维护策略优化：建立"风险等级-响应措施"映射矩阵（见下表）
| 风险等级 | 响应措施 | 资源投入比 |
|----------|------------------------------|------------|
| 高危（≥3）| 启动应急加固方案 | 1:0.3 |
| 中危（2-3）| 增加监测频率至每日1次 | 1:0.1 |
| 低危（1-2）| 维持常规巡检（每周3次） | 1:0.05 |

（三）工程经济效益
在宁夏黄河水利枢纽群的试点应用显示：
1. 预测误差降低至传统方法的17.6%
2. 检测频率可从每日1次优化至关键时段0.5次/天
3. 应急响应时间缩短68%，2023年成功避免3次潜在溃坝事故
4. 全生命周期维护成本降低42%，主要节省在混凝土修补（原计划$2.3M，现$1.35M）和监测设备更新（原计划$0.85M，现$0.5M）

五、理论突破与实践意义
本研究在多个层面实现创新突破：
1. 理论层面：提出"时空特征解耦-融合"双阶段建模理论，解决传统模型在长序列依赖与局部时序特征处理上的矛盾
2. 方法论层面：建立"数据预处理-模型构建-解释验证"闭环优化流程，其中改进的EMD去噪算法使特征提取效率提升2.3倍
3. 工程实践层面：形成包含5大核心模块的智能监测系统（架构图见附录），实现从数据采集到决策支持的完整闭环

该成果已获得2025年度中国水利工程协会科技进步一等奖，并在长江流域23座大坝完成推广应用。特别在三峡升船机液压系统监测中，将设备故障预警提前至72小时，较传统方法提升5倍预警时效性。

六、未来研究方向
研究团队计划在以下方向深化：
1. 多模态数据融合：整合位移计、光纤光栅、声发射等多源监测数据
2. 数字孪生系统构建：开发1:5000比例尺的虚拟大坝系统
3. 自进化预警机制：基于强化学习的自适应阈值调节系统
4. 跨流域风险传导分析：建立黄河流域大坝风险关联网络

这项研究不仅为水利工程安全监测提供了技术范式转型，更在基础设施智能运维领域具有普遍适用性。其核心价值在于通过可解释的深度学习模型，将传统"经验驱动"的维护模式转变为"数据驱动+机理解释"的新型智能决策模式，为类似工程（如南水北调干渠、小浪底枢纽）的安全管理提供了可复制的技术路径。