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摘要
为更好地预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形，基于长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）智能算法理论构建了LSTM多步预测模型。首先对多步预测模型的多输出策略进行论述，其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法，并对模型输入集空间维度和时间维度两项超参数进行探究，以提高模型的预测准确度。最后依托某富水砂土深基坑工程实例，分析了模型预测值与实际监测值的差异。三个典型监测点的数据分析结果表明LSTM多步预测模型具有较强的泛化能力，相关算法对深基坑开挖变形预测方法的改进优化具有参考价值。
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