【摘 要】
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近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑
【机 构】
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成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1504702),国家自然科学基金面上项目(41672282)
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近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑坡位移的方法。采用移动平均法将滑坡总位移曲线分解为趋势项位移和周期项位移,灰色Verhulst模型描述趋势项变化;考虑降雨和库水位等对滑坡位移的影响,应用Python语言搭建了一个3层GRU网络和全连接层(Dense)网络,以预测周期项变化,并用三峡库区八字门滑坡监测点ZG111位移监测数据对该方法进行了验证
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