[发明专利]基于CNN-LSTM模型的铁路沿线区域地面沉降预测预警方法有效
| 申请号： | 202111162139.2 | 申请日： | 2021-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN113886917B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 陆鑫;杨俊超 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06N3/04 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM模型的铁路沿线区域地面沉降预测预警方法，该方法提出的CNN‑LSTM组合模型提升了多维特征提取能力，增强了模型预测准确率；同时提出了一种基于网格单元划分铁路沿线区域地面沉降值预测方法，对监测区域的各个网格单元进行单独的沉降值预测；另外，对铁路沿线区域地面沉降提出了基于平均累计沉降值、平均沉降速度、沉降面积、最大沉降累计值、沉降不均匀系数等多种沉降预测指标数据进行沉降风险预警计算处理；并且提出了三种常用场所隧道、桥梁、路基的铁路地面沉降预警模型。针对隧道、桥梁、路基三种场所，选择不同的沉降预测指标数据进行风险预警计算处理，得到更为精确的预警结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn lstm 模型 铁路沿线 区域 地面沉降 预测 预警 方法 | ||
【主权项】：
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