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基于LSTM网络模型的高速公路软基长期沉降预测
| 题名： | 基于LSTM网络模型的高速公路软基长期沉降预测 |
| 作者： | 郑罗春 |
| 作者单位： | 湖南省交通科学研究院有限公司 |
| 关键词： | LSTM网络模型;高速公路;长期沉降 |
| 摘要： | LSTM网络模型相较于一般曲线拟合方法具有容错性好、记忆功能强等显著优势,可有效识别并保存已有数据中的隐藏信息特征。基于以上优势,构建针对高速公路路基长期沉降预测的LSTM神经网络模型,进一步利用高速公路路基长期沉降特征的时序化特点,基于LSTM神经网络模型对其进行预测,结果表明:所构建LSTM模型可有效表征高速公路路基长期沉降的非线性特征,相比较于指数曲线法而言,其误差低,预测精度较高。 |
| 期刊名称： | 湖南交通科技 |
| 出版日期： | 202106 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 94-97 |
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