基于TVF-EMD和自注意力機制LSTM的庫區(qū)邊坡變形預(yù)測算法研究

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中國先后興建了一大批水利工程，受極端天氣影響，工程管理面臨著嚴峻的形勢[1-3]。庫區(qū)邊坡變形預(yù)測是一項重要工作，因庫區(qū)邊坡結(jié)構(gòu)完整性易遭到破壞并發(fā)生變形，有必要及時了解并采取相應(yīng)的對策[4-5] 。

隨著深度學(xué)習(xí)的興起和迅速發(fā)展，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork）開始應(yīng)用于邊坡變形預(yù)測。（剩余9461字）