最后的冬天

窗户外面的雪还在下,瑟瑟的寒风里一双布满老茧的手不停地搓动着,试图抵御这无法忍受的寒冷。

基于GRU循环神经网络的地铁沉降预测研究

随着经济的蓬勃发展,地铁周边的建设活动日益频繁,这无疑对地铁基础设施的稳定性产生显著影响。在这一背景下,进行地铁沉降观测并进行准确的预测对保障地铁线路的长期稳定和安全运行至关重要。然而,地铁沉降数据通常呈现出非线性特征,使得回归方法难以有效预测。因此,本文研究基于GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络模型的预测方法,并利用上海地铁监测点的实测沉降数据进行验证。实验结果表明,在测试集上GRU模型的确定系数R2和均方根误差RMSE分别为0.46和0.59mm,优于传统的LSTM(long short-term memory)网络模型,因此采用GRU循环神经网络模型对地铁沉降进行预测,能够提供更为准确和可靠的预测结果,有助于确保地铁线路的安全和稳定运行。