典型文献
基于LSTM多变种模型的岩爆微震参数预测研究
文献摘要：
岩爆是深地工程和深部资源开采中必须要解决的核心问题之一.基于改进的LSTM神经网络,提出了用于时间序列预测的LSTM微震多参数预测模型,包括单变量时序预测模型和多元平行序列预测模型.并以峨汉高速大峡谷隧道微震监测数据对模型进行验证,同时与多项式回归方法结果进行对比分析.结果表明:单变量预测模型中堆叠式LSTM(S-LSTM)的预测精度最高;多变量预测模型中卷积LSTM(CNN-LSTM)对累积视体积和能量指数具有最好的预测效果,且余下几种LSTM模型仍可准确实现各参数演化趋势的预测,其精度均优于多项式回归分析方法.研究可为正确识别岩爆当前活动及未来状态的危险性提供理论支撑,为及时掌握岩爆未来活动状态提供重要依据.
文献关键词：
隧道工程;岩爆;微震参数;时间序列预测;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
马佳骥;马春驰;曾俊;邓叶林;易聪
作者机构：
成都理工大学环境与土木工程学院,成都610059;成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,成都610059
文献出处：
引用格式：
[1]马佳骥;马春驰;曾俊;邓叶林;易聪-.基于LSTM多变种模型的岩爆微震参数预测研究)[J].地下空间与工程学报,2022(05):1481-1494
A类：
微震参数
B类：
变种,岩爆,参数预测,预测研究,深地,深部,资源开采,时间序列预测,多参数,时序预测模型,峨汉高速,大峡谷,微震监测,多项式回归,单变量预测,堆叠式,多变量预测模型,累积视体积,能量指数,数具,余下,演化趋势,回归分析方法,活动状态,隧道工程
AB值：
0.336364
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