摘要
基于智能恢复的地表沉降数据实现沉降预测的方法和装置,涉及沉降预测领域,包括获取某一段时间的连续沉降的观测数据,定义掩码矩阵来标注观测数据中缺失数据位置的信息;构建包括生成网络和对抗网络的多通道沉降数据修补深度学习模型,将不完整的数据矩阵、掩码矩阵和随机噪声矩阵输入生成网络得到恢复后的完整沉降数据矩阵;基于掩码矩阵生成提示矩阵,将完整沉降数据矩阵和提示矩阵输入对抗网络得到完整沉降数据矩阵中数值真假的概率矩阵;构建基于MHSAM‑LSTM深度学习模型的沉降预测模型,将完整沉降数据矩阵输入的沉降预测模型进行沉降预测并输出预测结果,本发明能实现较高的预测精度,具备更优异的预测效果。
技术关键词
特征提取模块
掩码矩阵
深度学习模型
随机噪声
上采样
网络
注意力
多通道
积层
光纤布拉格光栅
数值
数据采集器
数据获取模块
盾构隧道
记忆
定义
超参数
监测点
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语音检测方法
多通道特征
声学特征
波动特征
频谱特征
数据
异常检测方法
特征选择机制
动态变化特征
包裹式特征选择
异构特征
药物相似性网络
语义
sigmoid函数
取代基