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摘要
针对桥梁变形时间序列的高度复杂性和数据间的强相关性导致预测精度低的问题，在LSTM网络的基础上引入CEEMDAN分解算法，构建了一种基于CEEMDAN-LSTM的桥梁变形时间序列预测模型。首先利用CEEMDAN对桥梁变形时间序列进行分解，然后利用LSTM对分解得到的各子序列进行训练预测，最后叠加各子序列预测值得到模型的最终预测结果。利用某大桥南索塔X方向的变形时间序列数据对预测模型进行检验分析，并将预测结果与单一LSTM网络和EMD-LSTM模型的预测结果进行对比。结果表明，基于CEEMDAN-LSTM的桥梁变形时间序列预测模型精度高、实用性强。
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单位石家庄学院
