基于门控深度循环信念网络的边坡沉降预测

本研究针对现有边坡沉降预测模型精度低、无法有效反映沉降值蕴含的时序信息等问题,提出基于门控深度循环信念网络(GDRBN)的边坡沉降混合预测模型。为提高训练效率,引入自适应学习率,并以广佛肇高速公路二期工程为实例,建立多种边坡沉降预测模型,并进行计算比较。研究结果表明:基于GDRBN的边坡预测模型的预测精度比GM、BP、RNN、DBN预测模型的分别提高了69%、54%、38%、26%,可为边坡预测提供更准确的计算方法。