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申请/专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114001A
主分类号：G06F18/20
分类号：G06F18/20;G06N3/044;G06N3/08;G06Q50/26
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开一种基于Bootstrap‑GRU‑BP混合的边坡位移区间预测方法，包括：S1，接收边坡监测数据并对所述边坡监测数据进行数据的预处理，从而生成伪训练集；S2，将伪训练集输入GRU门控循环神经网络中，进行边坡位移区间GRU预测模型的训练并保存训练完成的边坡位移区间GRU预测模型；S3，基于边坡位移区间GRU预测模型计算边坡位移预测均值的计算，并估计认知误差方差；S4，基于BP模型估计随机误差方差；S5,基于所述边坡位移预测均值、认知误差方差以及随机误差方差构造边坡位移预测区间，还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，在既有Bootstrap算法的框架基础上，融合GRU和BP算法，分别量化边坡位移预测过程中的认知不确定性与随机不确定性。
主权项：1.一种基于Bootstrap-GRU-BP混合的边坡位移区间预测方法，其特征在于，包括：S1，接收边坡监测数据并对所述边坡监测数据进行数据的预处理，从而生成伪训练集；S2，将伪训练集输入GRU门控循环神经网络中，进行边坡位移区间GRU预测模型的训练并保存训练完成的边坡位移区间GRU预测模型；S3，基于边坡位移区间GRU预测模型计算边坡位移预测均值的计算，并估计认知误差方差；S4，基于BP模型估计随机误差方差；S5,基于所述边坡位移预测均值、认知误差方差以及随机误差方差构造边坡位移预测区间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司 一种基于Bootstrap-GRU-BP混合的边坡位移区间预测方法和系统
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