LSTM神经网络模型在GPS变形监测中的应用研究

为提高GPS变形监测在工程应用中的精确度,研究LSTM神经网络在变形监测中的作用。分别利用建立的GM(1,1)模型和LSTM神经网络模型对GPS变形监测工程案例进行应用分析,与GM(1,1)模型相比LSTM神经网络模型预测误差降低幅度可达58%,相对误差降低幅度可达62%,RMSE值降低幅度为66%,结果说明LSTM神经网络模型较GM(1,1)模型有更高的预测精确度,预测结果更接近实际测量结果,深度学习的方法之一LSTM神经网络模型在GPS变形监测中有很高的应用价值。