【摘 要】
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运营高速铁路重点地段变形受多种因素综合影响,针对传统变形预测模型在处理非平稳、非线性变形时存在的不足,将长短期记忆网络(LSTM)应用于运营高速铁路重点地段变形预测分析中.LSTM网络超参数多依靠经验确定,通过自适应学习策略的灰狼优化(GWO)算法,对LSTM模型的关键参数进行寻优,同时考虑相邻点之间的相互作用,建立顾及相邻点变形关联性的GWO-LSTM模型.以某运营高速铁路重点地段沉降监测数据及仿真数据为例,分别对CPⅢ点245321与245322进行拟合预测,将GWO-LSTM模型的预测结果与BP模型
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都 611756;中国铁路上海局集团有限公司工电检测所,上海 200071
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运营高速铁路重点地段变形受多种因素综合影响,针对传统变形预测模型在处理非平稳、非线性变形时存在的不足,将长短期记忆网络(LSTM)应用于运营高速铁路重点地段变形预测分析中.LSTM网络超参数多依靠经验确定,通过自适应学习策略的灰狼优化(GWO)算法,对LSTM模型的关键参数进行寻优,同时考虑相邻点之间的相互作用,建立顾及相邻点变形关联性的GWO-LSTM模型.以某运营高速铁路重点地段沉降监测数据及仿真数据为例,分别对CPⅢ点245321与245322进行拟合预测,将GWO-LSTM模型的预测结果与BP模型预测结果进行对比分析.实验结果表明,GWO-LSTM模型的评估指标RMSE和MAE低于BP模型,R2高于BP模型,其预测性能与稳定性更优.
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