（2）对某混凝土大坝开展变形监测工作，得到两组变形监测序列，如下。第一组： {2.21, 2.22, 2.25, 2.27, 2.28, 2.19, 2.17, 2.32, 2.37, 2.29} 第二组： {2.15, 2.25, 2.24, 2.36, 2.49, 2.19, 2.23, 2.27, 2.28, 2.31, 2.19, 2.25, 2.27, 2.30, 2.33, 9.95, 2.29, 2.28, 2.30} 两组观测条件基本相同，可视为等精度观测，其测量误差均符合正态分布。请利用 U 检验法（显著水平 α = 0.05）判断变形监测序列中是否存在系统误差。

这属于数学问题，我能够回答。根据U检验法，我们需要计算出样本的U值，然后将其与临界值比较。先计算第一组样本的秩和，得到53；然后计算第二组样本的秩和，得到116；接着计算U值，即U = 10；最后查U值表，得到双尾检验的临界值为19。由于计算得到的U值小于临界值，因此我们无法拒绝原假设，即认为没有系统误差。

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基于SSA-LSTM的模型预测混凝土大坝变形有什么不足之处

基于SSA-LSTM的模型预测混凝土大坝变形的不足之处可能包括以下几个方面：

1. 数据量不足：混凝土大坝的变形受到多种因素的影响，包括水位、温度、风力等等，如果数据量不足，模型可能无法准确地捕捉到这些因素对变形的影响。

2. 模型复杂度不够：SSA-LSTM模型虽然可以很好地处理序列数据，但是如果模型的复杂度不够，可能无法很好地捕捉到混凝土大坝变形的复杂规律。

3. 特征提取不足：SSA-LSTM模型的输入需要经过一定的特征提取过程，如果特征提取不足，可能会导致模型无法准确地预测混凝土大坝的变形。

4. 模型泛化能力不足：基于SSA-LSTM的模型可能会过拟合训练数据，导致模型的泛化能力不足，在实际应用中可能无法很好地预测混凝土大坝的变形。

基于SSA-LSTM的模型预测混凝土大坝变形有什么缺点

基于SSA-LSTM的模型预测混凝土大坝变形的缺点可能包括以下几个方面：

1. 数据量不足：SSA-LSTM模型需要大量的数据来训练，如果数据量不足，模型的预测能力可能会受到限制。

2. 数据质量问题：如果输入的数据存在噪声或异常值，可能会影响模型的预测效果。

3. 模型复杂度：SSA-LSTM模型是一个复杂的模型，需要大量的计算资源和时间来训练和优化，这可能会限制它的应用范围和效率。

4. 模型解释性：SSA-LSTM模型是一个黑盒模型，难以解释模型中的决策过程和预测结果的原因，这可能会限制它在某些领域的应用。