| 深度学习在实测沉降数据预处理中的应用研究 |
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| 引用本文： | 胡安峰,李唐,?覮,陈缘,葛红斌,李怡君.深度学习在实测沉降数据预处理中的应用研究[J].湖南大学学报(自然科学版),2021,48(9):43-51. |
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| 作者姓名： | 胡安峰 李唐 ?覮 陈缘 葛红斌 李怡君 |
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| 作者单位： | 浙江大学 滨海和城市岩土工程研究中心,浙江 杭州310058;浙江大学平衡建筑研究中心,浙江 杭州310058;浙江大学 滨海和城市岩土工程研究中心,浙江 杭州310058;浙江大学建筑设计研究院有限公司,浙江 杭州 310058;浙江大学 滨海和城市岩土工程研究中心,浙江 杭州310058;厦门翔业集团有限公司,福建厦门361012 |
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| 摘 要： | 基于深度学习中的长短期记忆网络LSTM,通过搭建Seq2Seq模型,提出了可对实测沉降数据进行预处理的新方法.Seq2Seq可通过观测大量有效的测点数据来自动学习沉降发展规律,并在训练完成后能对异常测点沉降进行重新计算,可有效避免异常数据对后续沉降预测的干扰.以某机场多个区域的实测沉降数据为背景,通过将Seq2Seq模型重计算出的沉降值与实测值对比,验证了该模型的可靠性.结合超参数与数据集等参数分析,研究了提升模型学习能力的影响因素.研究结果表明:在训练集选取40个测点、测试集选取15个的条件下,模型重计算值与实测值全过程平均误差3 cm.增大训练集与数据特征,且减小训练集与测试集之间的偏差时,模型的精度提升明显,误差缩小到2 cm.
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| 关 键 词： | 长短期记忆网络 深度学习 序列到序列模型 沉降预测 沉降数据预处理 |
Deep Learning for Preprocessing of Measured Settlement Data |
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| HU Anfeng,LI Tang,CHEN Yuan,GE Hongbin,LI Yijun.Deep Learning for Preprocessing of Measured Settlement Data[J].Journal of Hunan University(Naturnal Science),2021,48(9):43-51. |
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| Authors: | HU Anfeng LI Tang CHEN Yuan GE Hongbin LI Yijun |
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