桥梁形变监测中LSTM预测方法研究

作者：杨国林; 孙学先; 锁旭宏; 刘涛; 曹辰

来源：兰州交通大学学报, 2022, 41(05): 1-5.

• 桥梁
• RNN
• LSTM
• 形变监测

针对神经网络改进方法，结合桥梁形变监测实例，利用已有现场实测数据开展桥梁变形中的预测研究，完成RNN网络和LSTM网络模型的训练和预测，分析不同方案下沉降变化、倾斜变化实测和预测值之间的相互关系，统计相关精度指标.研究结果表明：LSTM方法优于RNN,有更高的预测精度，预测趋势符合实测值变化；LSTM克服了传统RNN网络梯度消失等问题，能提高变形监测的准确性.表明应用LSTM在桥梁变形预测中有较好的适用性，能为类似形变监测提供参考.

• 单位
  中交一航局第二工程有限公司; 兰州交通大学