LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在GPS變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究
關(guān)鍵詞：長(zhǎng)短記憶網(wǎng)絡(luò) 變形監(jiān)測(cè) 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(cè)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(cè)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(duì)GPS變形監(jiān)測(cè)工程案例進(jìn)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(cè)誤差降低幅度可達(dá)58%,相對(duì)誤差降低幅度可達(dá)62%,RMSE值降低幅度為66%,結(jié)果說(shuō)明LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型較GM(1,1)模型有更高的預(yù)測(cè)精確度,預(yù)測(cè)結(jié)果更接近實(shí)際測(cè)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(cè)中有很高的應(yīng)用價(jià)值。
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