【摘 要】
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针对基于少量样本的长短记忆时(LSTM)神经网络深基坑变形预测精度较低的问题,提出组合的LSTM-GM预测模型,并运用于地铁深基坑变形预测。将LSTM预测结果的波动项,采用灰色模型
【基金项目】
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中国科学院数字地球重点实验室开放基金项目(2013LDE001)
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针对基于少量样本的长短记忆时(LSTM)神经网络深基坑变形预测精度较低的问题,提出组合的LSTM-GM预测模型,并运用于地铁深基坑变形预测。将LSTM预测结果的波动项,采用灰色模型(GM)对波动项进行循环预测,满足阈值则完成循环。通过3组不同样本数据的实验,结果表明组合模型在少量样本情况下预测精度高于LSTM模型。此外,将该模型与适用于深基坑变形预测的BP神经网络预测模型和支持向量机(SVM)预测模型对比,分析发现组合模型结合了LSTM预测模型和GM预测模型的优势,拥有更好的预测效果,预测结果趋势符合实际
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