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基于门控深度循环信念网络的边坡沉降预测
作者姓名:
武焱
张映雪
作者单位:
长沙理工大学交通运输工程学院
摘 要:
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。
关 键 词:
边坡
沉降预测
深度学习
循环神经网络
自适应学习率
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