基于长短期记忆网络模型的堆载作用厂房桩基长期沉降预测
欧晓春1，王 勇超1*，杨佳玉2
(1.攀枝花攀钢集团设计研究院有限公司，四川 攀枝花 617099;2.湘潭大学，湖南 湘潭 411105)
摘 要：为有效预测堆载作用下厂房桩基长期沉降变形特征，基于长短期记忆网络模型具备的容错性高、记忆功能强等优势，建立了长短期记忆(LSTM)网络预测模型;结合四川省攀枝花市某工业厂房工程，对比分析了指数预测模型和LSTM网络预测模型预测堆载作用下厂房桩基长期沉降变形特征的能力。研究结果表明：LSTM网络预测模型可自动识别复杂数据源中的关键信息，因而可有效表征厂房桩基长期沉降变形的非线性特征，相较于指数预测模型，LSTM网络预测模型具有精度高、误差小等显著优势，可为保障类似厂房长期的稳定性和安全性提供有效理论支撑。
关键词：长短期记忆网络模型;堆载作用;桩基;长期沉降