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公开(公告)号:CN117874642A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311732630.3
申请日:2023-12-17
申请人: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 浙江华东工程建设管理有限公司 , 西安理工大学
IPC分类号: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06Q50/08
摘要: 本发明提供一种基于BO‑LSTM法的盾构隧道地表沉降预测方法、系统、装置及介质,提出了LSTM算法和贝叶斯优化算法(BO)相结合的混合算法,该混合算法通过贝叶斯优化算法确定LSTM算法的最优超参数,同时综合考虑隧道几何参数、施工参数及监测距离对地表沉降的影响,提出了一种盾构隧道地表沉降预测方法,最终通过杭州道路提升工程实测数据进行了对比分析,对盾构沉降曲线进行预测,BO‑LSTM在算法适用性指标MAE、RMSE和算法预测精度指标R2、RMSE上均优于其他算法,表明该算法模型在盾构掘进引起的地表沉降预测方面拥有更好的预测性能,可以满足工程需要,相较于EEMD‑GRU和GRU算法,BO‑LSTM算法展现出更好的预测精度和适用性,表明LSTM算法与贝叶斯优化算法可以提高算法预测性能。
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公开(公告)号:CN118133126A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410358943.5
申请日:2024-03-27
申请人: 西安理工大学
IPC分类号: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/047
摘要: 本发明公开一种大坝变形预测方法、系统、介质及产品,涉及大坝安全监测领域,方法包括构建BiGRU神经网络;基于蜣螂优化算法对BiGRU神经网络进行训练,得到变形预测模型;获取大坝变形数据;基于预设置信度和标准正态分布表确定分位点上限和分位点下限;基于所述大坝变形数据、所述分位点上限、所述分位点下限和所述变形预测模型,构建大坝变形区间预测结果,本发明可准确预测大坝变形情况。
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