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基于LSTM的地下工程变形预测适用性研究
文献摘要：
为了准确、快速地掌握地下工程施工过程中周围建筑物的形变情况,开展对地下工程周围建筑物沉降预测,为安全施工提供参考,利用定期对建筑物监测的沉降数据,引入长短期记忆神经网络(LSTM,Long Short-Term Memory)建立建筑物的沉降预测模型.为验证LSTM在沉降预测中的适用性能,结合实际观测数据来验证LSTM预测模型效果,并与BP神经网络模型和测量真值进行比较.通过该模型在某地下工程的沉降预测实验,对比BP神经网络,基于LSTM循环神经网络建立的预测模型在性能评价指标MAE和RMSE方面优势更明显,说明在沉降预测中比BP神经网络的精度更高,为类似工程的沉降预测提供了新方法.
文献关键词：
沉降预测;LSTM神经网络;BP神经网络;MAE;RMSE
中图分类号：
作者姓名：
彭渊;张军
作者机构：
江西省赣西土木工程勘测设计院 江西宜春 336000
文献出处：
引用格式：
[1]彭渊;张军-.基于LSTM的地下工程变形预测适用性研究)[J].江西测绘,2022(01):8-10,32
A类：
B类：
变形预测,适用性研究,地下工程施工,施工过程,周围建筑物,建筑物沉降,安全施工,沉降数据,长短期记忆神经网络,Long,Short,Term,Memory,沉降预测模型,观测数据,真值,循环神经网络,性能评价指标,MAE,RMSE,中比
AB值：
0.281307
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