基于正交参数优化的LSTM结构变形预测模型

随着社会经济的蓬勃发展，地铁、隧道、桥梁等大型建筑的需求也越来越大.通过对结构变形数据的分析与预测，可以判断结构未来的发展趋势，对安全隐患提前预警和采取应急措施，预防灾害的发生.由于变形监测数据通常具有不稳定性和非线性的特点，使得监测数据预测成为结构监测研究中的一个难题.针对结构变形预测模型存在的问题，本文提出了一种基于正交参数优化的长短时记忆网络（LSTM）结构变形预测模型.该模型通过LSTM网络结构获得时间序列的长期记忆，充分挖掘变形数据的内部时间特征；并通过正交试验对LSTM模型的参数进行优化；最后通过实测数据对模型进行验证，实验结果表明，模型预测值与实际监测值吻合较好.通过与WNN、DBN-SVR和GRU模型相比，平均RMSE、MAE和MAPE分别降低了56.01%、52.94%和52.78%，本文提出的基于正交参数优化的LSTM结构变形预测模型是一种有效的结构沉降方法，为结构安全施工以及运营的安全提供可靠信息，对确保结构安全具有重要意义.