为提高地铁隧道沉降预测的精度,研究长短记忆网络(LSTM网络)在地铁隧道沉降预测中的作用.分别利用反向神经网络(BP神经网络)和LSTM网络建立模型,结合2组地铁隧道实测数据,对模型的预测精度进行了比较和分析,试验结果表明LSTM网络优于BP神经网络并有较高的预测精度,与BP神经网络模型相比LSTM网络模型预测误差降低幅度可达35％,相对误差降低幅度可达42％,均方根误差值降低幅度为55％,预测的结果更接近实际测量结果.研究表明将深度学习的方法之一LSTM网络引入到地铁隧道沉降监测中,提高了预测精度.
BP神经网络 变形监测 循环神经网络 长短记忆网络