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摘要
疏浚管道输送系统是绞吸挖泥船的重要组成部分，在施工过程中对流速的控制至关重要。该文以现有疏浚管道输送实验台为对象，提出了一种疏浚管道输送系统的流速预测模型。首先针对反向传播神经网络（BP）无法处理序列间的关联信息以及传统循环神经网络（RNN）无法记忆久远关键信息的缺陷，提出了基于长短期记忆循环神经网络（LSTM）的流速预测模型；然后使用LSTM模型对疏浚管道输送实验台和绞吸挖泥船的数据集进行网络训练，并对管道流速进行预测。通过将流速的预测值与真实值进行对比，验证了该文提出的LSTM模型具有很强的适用性和很高的准确性。
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单位河海大学; 机电工程学院
