TY -的A2 Srinivasan Kathiravan AU -郑Haiqing盟——段Mengfan盟——太阳,小云盟——汉广盟金,羌族PY - 2022 DA - 2022/10/11 TI -滑坡位移预测基于学习和转移Bi-GRU SP - 4659853六世- 2022 AB -预测边坡变形预测是至关重要的边坡破坏的早期预警,防止损坏属性和拯救人类生命。然而,在实践中,设备维护导致不连续位移数据,传统的预测模型基于深层网络在这种情况下表现不佳。解决问题的预测精度在不连续和数据不足的情况下,我们提出一个结合位移预测模型相结合的双向封闭的复发性单元(Bi-GRU),注意机制,转移学习。Bi-GRU是用来提取向前和向后位移系列的特点,和注意力机制是利用提取的信息给予不同的权重,突出关键信息。转移学习是用来保证预测精度的不连续和有限的数据。模型被用来预测边坡位移的金隅水泥工厂在中国。最后,建模结果极好地同意测量位移,尤其是在样本数据不足的情况下。SN - 1687 - 725 - 2022/4659853 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/4659853——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER