【摘 要】
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提出一种基于长短期神经网络的深度学习预测模型,依托现场数据对土仓压力进行预测.结果表明,在5个可控因素的基础上,增加与土仓压力具有相关关系的不可控因素作为输入,评价指标平均绝对误差、均方误差分别降低了0.901％、0.021％,校正后的决定系数提高了16％,为土仓压力的精准预测和设定提供了借鉴.
【机 构】
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福建工程学院 机械与汽车工程学院,福建 福州350118;福建工程学院 福建省数控装备产业技术创新研究院,福建 福州350118;福建工程学院 机械与汽车工程学院,福建 福州350118;福建工程学院
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提出一种基于长短期神经网络的深度学习预测模型,依托现场数据对土仓压力进行预测.结果表明,在5个可控因素的基础上,增加与土仓压力具有相关关系的不可控因素作为输入,评价指标平均绝对误差、均方误差分别降低了0.901％、0.021％,校正后的决定系数提高了16％,为土仓压力的精准预测和设定提供了借鉴.
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