LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在GPS變形監(jiān)測中的應(yīng)用研究
關(guān)鍵詞：長短記憶網(wǎng)絡(luò) 變形監(jiān)測 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能
摘要：為提高GPS變形監(jiān)測在工程應(yīng)用中的精確度,研究LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變形監(jiān)測中的作用。分別利用建立的GM(1,1)模型和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對GPS變形監(jiān)測工程案例進行應(yīng)用分析,與GM(1,1)模型相比LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測誤差降低幅度可達58%,相對誤差降低幅度可達62%,RMSE值降低幅度為66%,結(jié)果說明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較GM(1,1)模型有更高的預(yù)測精確度,預(yù)測結(jié)果更接近實際測量結(jié)果,深度學(xué)習(xí)的方法之一LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在GPS變形監(jiān)測中有很高的應(yīng)用價值。
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