基于LSTM的面板混凝土温度预测方法

基于LSTM的面板混凝土温度预测方法，包括以下步骤：采集面板混凝土的历史监测数据；构建面板混凝土监测数据采集表，对数据采集表中的数据进行处理；采用LSTM神经网络模型对面板混凝土温度进行预测，得到面板混凝土温度预测值；利用历史监测数据样本对LSTM神经网络模型进行训练并保存最优模型参数。相较于传统的面板混凝土温度预测模型，本发明考虑到了外界环境影响因素随时间的递进关系，同时考虑了浇筑时间不同，浇筑温度差异，对面板混凝土温度历时曲线的影响；使得面板混凝土的温度预测结果更加准确。