CN118535917B 一种基于cnn-lstm的地下水运移影响下的滑坡深部位移预测方法 （东华理工大学）_第1页
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文档简介

一种基于CNN-LSTM的地下水运移影响下的本发明公开了一种基于CNN_LSTM的地下水果即为CNN_LSTM的最终预测结果。本发明采用CNN和LSTM相结合的方法，考虑了地下水位对深2步骤2：构建训练数据，将所述步骤1处理后的深部位移步骤3：将所述步骤2的训练集作为CNN输入数据，使用Y(i,j)=δ([w]*[Xi,j]+b)t_1+Wfxt_1+Wixt+bi)t_1+WOxt+bO)步骤5：将所述步骤4中的CNN_LSTM方法最佳参数作为2.如权利要求1所述基于CNN_LSTM的地下水运移影响下的滑坡深部位移预测方法，其n为xn的参数；33.如权利要求1所述基于CNN_LSTM的地下水运移影响下的滑坡深部位移预测方法，其4.如权利要求1所述基于CNN_LSTM的地下水运移影响下的滑坡深部位移预测方法，其维卷积核[w]和所述步骤4中LSTM中的5.如权利要求1所述基于CNN_LSTM的地下水运移影响下的滑坡深部位移预测方法，其4一种基于CNN_LSTM的地下水运移影响5t+bi)⃞=tanh(won-h-+w-x,+b)t+bO)6t+bi)7t+bO)[0080]如图1所示，本实施例给出的基于CNN_LSTM的地下水运移影响下的滑坡深部位移8[0087]本发明采用CNN方法，通过卷积运算，利用一个或多个卷积核提取不同类型的特[0090]以上示例性实施方式所呈现的描述仅用以说明本发明的本发明的特定原理及其实际应用,从而使得本领域的其它技术人员便于理解、实现并利用9

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