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摘要
为准确预测桥梁结构变形响应，提出了一种利用孤立森林(iForest)算法对桥梁原始变形数据进行降噪，集合经验模态分解法(EEMD)对桥梁变形数据进行分解，长短期记忆神经网络(LSTM)深度学习法对所得到的多尺度变形分量进行预测的EEMD-LSTM组合模型。以武汉沌口长江大桥作为研究对象，选取RMSE、MAE、MAPE和R2等参数作为评价指标，对该模型进行了验证。研究结果表明：与单一的LSTM、SVM和Bayesian模型相比，EEMD-LSTM模型有着良好的鲁棒性、适用性和更高的预测精度。
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