10.3969/j.issn.1008-844X.2021.02.024
基于LSTM网络模型的高速公路软基长期沉降预测
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.
LSTM网络模型;高速公路;长期沉降
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U416.1+6(道路工程)
2021-09-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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