基于剪枝优化CNN-LSTM混合模型在边坡位移预测中的应用

摘要

位移是边坡失稳前最显著的特征.利用历史位移时序曲线,构建了CNN-LSTM混合预测模型,引入通道剪枝技术对模型进行压缩以简化网络结构.通过对某水泥厂边坡位移监测数据进行分析预测,实验结果表明,与LSTM、CNN、剪枝后的CNN和剪枝前的CNN-LSTM预测模型相比,剪枝后的混合模型不仅预测准确率提高,而且模型泛化能力增强.