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摘要
针对隧道开挖过程中深基坑变形预测问题，提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的预测方法。通过收集实际隧道工程的相关数据，利用LSTM模型的时间序列建模能力，对深基坑的变形进行预测。为了验证所提方法的有效性，对比了LSTM模型与常见的预测方法（反向神经网络BP和支持向量机SVR）在隧道开挖引起的深基坑变形预测方面的表现。结果表明：相较于其他预测方法，基于LSTM的预测模型具有更高的准确性和稳定性，能有效预测隧道开挖引起的深基坑变形。
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单位广东省建设工程质量安全检测总站有限公司; 广东省建筑科学研究院集团股份有限公司; 中山大学; 土木工程学院
