摘要
本发明涉及地质工程技术领域,尤其涉及一种基于强化学习与GRU的地质灾害预测方法。该方法通过应用Adam优化器能够有效地优化模型中的权重参数和偏置参数,从而达到最小化损失的目的,同时通过对模型进行训练,可以获得一个有效的模型,并利用这些模型来评估它们的能力,以便与其他模型进行比较,采用此方法能够克服理论模型采用多种假设、普适性较差及高级模型参数标定困难的缺陷。
技术关键词
地质灾害预测方法
深度学习模型
地质工程技术
数据
更新网络参数
岩土体
门控循环单元
深度Q网络
优化器
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气象
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