典型文献
基于LSTM的混凝土坝变形预测模型
文献摘要：
为提升混凝土坝变形预测的精度,采用具有出色的非线性数据挖掘能力与时间序列长、短期预测性能的长短期记忆网络(LSTM),提出了基于LSTM网络的混凝土坝变形预测模型.实例分析表明,相比于常用的逐步回归、多元回归等方法,基于LSTM网络构建的变形预测模型可有效挖掘大坝变形与影响因子间复杂的非线性关系,模型的建模与预测精度均得以显著提升.
文献关键词：
混凝土坝;长短期记忆网络;大坝变形;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
欧斌;吴邦彬;袁杰;李淑芳
作者机构：
云南农业大学水利学院,云南 昆明 650201;南昌工程学院,江西 南昌 330099;浙江中水工程技术有限公司,浙江 杭州 310000
文献出处：
引用格式：
[1]欧斌;吴邦彬;袁杰;李淑芳-.基于LSTM的混凝土坝变形预测模型)[J].水利水电科技进展,2022(01):21-26
A类：
B类：
混凝土坝变形预测,出色,短期预测,预测性能,长短期记忆网络,逐步回归,网络构建,大坝变形,非线性关系
AB值：
0.133118
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