基于LSTM-GM神经网络模型的深基坑沉降变形预测
本文主要介绍了基于LSTM-GM神经网络模型的深基坑沉降变形预测方法。LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够学习和存储长期依赖关系的信息，广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像识别等领域。然而，在深基坑沉降变形预测中，基于少量样本的LSTM神经网络模型精度较低。
为解决这个问题，本文提出了组合的LSTM-GM预测模型。该模型将LSTM预测结果的波动项采用灰色模型（GM）对波动项进行循环预测，满足阈值则完成循环。实验结果表明，组合模型在少量样本情况下预测精度高于LSTM模型。
此外，本文还对比了BP神经网络预测模型和支持向量机（SVM）预测模型，发现组合模型结合了LSTM预测模型和GM预测模型的优势，拥有更好的预测效果，预测结果趋势符合实际。
本文的主要贡献在于提出了一种新的深基坑沉降变形预测方法，结合了LSTM神经网络和灰色模型的优势，提高了预测精度。该方法可以应用于深基坑沉降变形预测中，预测结果可以为工程设计和施工提供有价值的参考。
知识点：
1. LSTM神经网络：LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够学习和存储长期依赖关系的信息。
2. 灰色模型（GM）：灰色模型是一种forecasting方法，能够对时间序列数据进行预测和分析。
3. 深基坑沉降变形预测：深基坑沉降变形预测是指对深基坑沉降变形的预测和分析，用于工程设计和施工。
4. 组合预测模型：组合预测模型是指将多种预测模型结合起来，提高预测精度和可靠性。
5. BP神经网络预测模型：BP神经网络预测模型是一种基于反向传播算法的神经网络预测模型，广泛应用于模式识别和预测领域。
6. 支持向量机（SVM）预测模型：支持向量机是一种基于统计学习理论的分类和回归分析方法，广泛应用于模式识别和预测领域。
本文提出了一种新的深基坑沉降变形预测方法，结合了LSTM神经网络和灰色模型的优势，提高了预测精度。该方法可以应用于深基坑沉降变形预测中，预测结果可以为工程设计和施工提供有价值的参考。
