【摘 要】
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针对长短记忆时(LSTM)神经网络预测模型需要训练大量样本数据的缺点,提出改进的LSTM模型。改进算法中设计了将长短记忆时(LSTM)预测所得的波动项循环预测的步骤,进而构建改进
【机 构】
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针对长短记忆时(LSTM)神经网络预测模型需要训练大量样本数据的缺点,提出改进的LSTM模型。改进算法中设计了将长短记忆时(LSTM)预测所得的波动项循环预测的步骤,进而构建改进的LSTM模型并运用于地铁深基坑变形预测。实验结果表明,改进算法有效地解决LSTM预测模型短期预测精度不足的缺点,预测精度更高预测趋势符合实际。
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