基于GRU模型的道路沉降数据预测方法、装置和介质

本发明提供了一种基于GRU模型的道路沉降数据预测方法、装置、设备及介质，方法包括：采集道路沉降数据，预处理后将每个测点的道路沉降数据按时间顺序排列，形成时间序列数据；从时间序列数据中提取特征构建规则，根据规则将时间序列数据处理成结构化数据；构建GRU预测模型，配置多层感知器结构，使用Dense作为隐藏层和ReLu和线性函数作为激活函数，使用均方误差作为损失函数和Adam优化器进行训练，将结构化数据作为数据集训练GRU预测模型，得到训练好的GRU预测模型；采用训练好的GRU预测模型进行道路沉降数据预测，并生成道路沉降趋势的预测结果，以解决无法及时预测道路设施的变形趋势而造成道路设施受损的问题。