【摘 要】
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为了准确分析高速公路边坡性状,确保路基的稳定性,结合高速公路边坡环境特征,以边坡监测数据为基础,利用长短期记忆人工神经网络(LSTM)方法建立了高速公路边坡稳定性预测模型
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为了准确分析高速公路边坡性状,确保路基的稳定性,结合高速公路边坡环境特征,以边坡监测数据为基础,利用长短期记忆人工神经网络(LSTM)方法建立了高速公路边坡稳定性预测模型。以影响边坡稳定性的边坡质量系数、边坡结构系数、坡高系数、坡角系数、工程因素等因素为评估依据,采用降噪补缺、数据变换等方法处理LSTM前端数据,利用LSTM方法计算高速公路边坡稳定系数,与递归神经网络(RNN)方法进行比较。结果表明,高速公路边坡预测稳定系数为1.69,边坡安全稳定性良好,且符合实际。新方法的最大相对误差为1.60%,绝对
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