25、基于LSTM与统计评估的混合循环模型及3杆桁架参数预测研究

基于LSTM与统计评估的混合循环模型及3杆桁架参数预测研究

一、基于LSTM与统计评估的混合循环模型

1. LSTM预测模型
   • 模型原理 ：LSTM是一种具有RNN架构的人工神经网络，能充分利用历史信息，对滑坡的动态特征进行更准确的建模，适合处理具有时间序列特性的数据集。
   • 构建过程 ：以土壤含水量（M10, M20, …, M80）、土壤温度（T10, T20, …, T80）、大气压力（P）和大气温度（C）为输入，构建LSTM模型来预测第j时刻的土壤位移X和Y。在每次迭代中，将候选属性变量分别添加到基础模型中，通过最低均方误差（MSE）值确定当前用于拟合LSTM模型的最优特征集。
   • 计算公式 ：
     • (h_1, \ldots, h_{j - 1} = LSTM(M_{10}^1, M_{20}^1, \ldots, M_{80}^1, P_1, C_1, \ldots, M_{10}^{j - 1}, M_{20}^{j - 1}, \ldots, M_{80}^{j - 1}, P_{j - 1}, C_{j - 1}, \theta_{j - 1}))
     • (\hat{X} j, \hat{Y}_j = W h {j - 1} + b)
     • (MSE = \frac{1}{q} \times (\sum_{i = 1}^{q} (X(i) - \hat{X}(i