基于CNN-LSTM-AM的大壩變形預測

摘要： 為提高大壩變形預測模型的預測精度，以長短期記憶(LSTM)作為基礎模型預測大壩變形，在LSTM網絡層前加入卷積神經網絡(CNN)卷積層，以卷積層中卷積核刻畫數據的局部模式實現數據特征的深度挖掘，提取大壩變形多因素序列時空特征；LSTM網絡層后加入注意力機制層用于區分特征信息的重要程度并給予不同的關注度，進一步優化網絡模型，構建了基于CNN-LSTM-AM的大壩預測模型。應用該大... （共5頁）