[发明专利]基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110639207.3 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113255151A | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 苏旭林;赖金星;雷升祥;邱军领;王立新;汪珂;李储军 | 申请（专利权）人： | 长安大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F30/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 范巍 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及系统，它主要基于三种神经网络来保证预测结果的可靠性和精度，即卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)与多层感知机(MLP)。卷积神经网络(CNN)能识别与输出隧道施工的状态信息，长短期记忆网络(LSTM)能结合现有的检测数据对隧道变形值进行预测，多层感知机(MLP)能将隧道内施工状态信息与隧道施工变形预测值进行组合修正，综合三种神经网络来对隧道变形进行精准预测，满足实际工程中的安全需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复合 神经网络 隧道 施工 变形 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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