龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：王诚
摘要：本发明是一种基于LSTM的地铁隧道沉降预测方法，属于计算机技术领域。具体是涉及到在社会生产中，如何做到精确的预测地铁隧道沉降，先对地铁隧道沉降按照周期T进行连续采样，采样的数据有围岩重度、泊松比、杨氏模量、含水量、孔隙水压力，将其制作为时间序列数据，再搭建一个CNN‑LSTM网络对其进行时间序列建模，CNN‑LSTM网络具有优秀的时间序列预测能力，对其进行训练及优化后得到一个能够精准预测地铁隧道沉降的模型。本发明能够显著提高地铁隧道沉降预测能力，从而提高交通安全水平。
主权项：1.一种基于LSTM的地铁隧道沉降预测方法，其特征在于，所述基于LSTM的地铁隧道沉降预测方法包括：步骤1，建立地铁隧道沉降数据集，采集多个地铁隧道近几年的沉降数据，采样周期为。 数据集的属性信息包括时间内的围岩重度、泊松比、杨氏模量、含水量、孔隙水压力，将其 制作成地铁隧道沉降数据集； 步骤2，搭建地铁隧道沉降预测模型，利用深度神经网络中的长短期记忆网络（LSTM）搭 建一个地铁隧道沉降预测模型，模型的作用是完成时间序列数据的预测，模型的输入为步 骤1所述的地铁隧道沉降数据集中的部分隧道沉降数据，输出为想要预测的时间段的 隧道沉降数据； 步骤3，加入CNN提高对数据特征的提取，利用一维卷积将原始数据中的特征提取出来，将提取后的特征输入LSTM网络，使其得到更好的预测能力；步骤4，训练并优化模型，初始化上述的地铁隧道沉降预测模型，根据上述规则进行训练，直到地铁隧道沉降预测效果达到最优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 王诚 一种基于LSTM的地铁隧道沉降预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号