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CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合模型矿区地表沉降预测
1
作者
王凯
肖星星
+2 位作者
余永明
贾庆磊
赵思仲
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期156-163,共8页
为了进一步发挥全球卫星导航系统(GNSS)实时监测优势,对时序数据中的潜藏特征与隐藏信息进行深度挖掘,提高地表沉降预测精度,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的CEEMDA...
为了进一步发挥全球卫星导航系统(GNSS)实时监测优势,对时序数据中的潜藏特征与隐藏信息进行深度挖掘,提高地表沉降预测精度,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合地表沉降预测方法:以皖北某大型煤矿开采工作面与工业广场区域为验证对象,对比分析稳定区域和重点监测区域数据形态;然后基于CEEMDAN重构监测站高程数据分量,输入CNN模型提取分量隐含信息;最后构建BiLSTM模型,实现对沉降监测点位数据的短期预测。实验结果表明,相较于传统的CNN和长短期记忆模型,CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合模型可有效降低预测误差,其中平均绝对百分比误差(MAPE)的降低范围为40%~90%,而均方根(RMS)误差的降低范围为52%~87%;该模型在时空特征捕捉和泛化能力方面表现性能较好,可为GNSS时间序列短期预测提供更为精准和可靠的解决方案。
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关键词
沉降预测
自动化监测
时序数据
混合模型
自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-卷积神经网络(CNN)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)
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职称材料
题名
CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合模型矿区地表沉降预测
1
作者
王凯
肖星星
余永明
贾庆磊
赵思仲
机构
北京城建勘测设计研究院有限责任公司/城市轨道交通深基坑岩土工程北京市重点实验室
北京
建筑大学测绘与
城市
空间信息学院
出处
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期156-163,共8页
文摘
为了进一步发挥全球卫星导航系统(GNSS)实时监测优势,对时序数据中的潜藏特征与隐藏信息进行深度挖掘,提高地表沉降预测精度,提出基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合地表沉降预测方法:以皖北某大型煤矿开采工作面与工业广场区域为验证对象,对比分析稳定区域和重点监测区域数据形态;然后基于CEEMDAN重构监测站高程数据分量,输入CNN模型提取分量隐含信息;最后构建BiLSTM模型,实现对沉降监测点位数据的短期预测。实验结果表明,相较于传统的CNN和长短期记忆模型,CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合模型可有效降低预测误差,其中平均绝对百分比误差(MAPE)的降低范围为40%~90%,而均方根(RMS)误差的降低范围为52%~87%;该模型在时空特征捕捉和泛化能力方面表现性能较好,可为GNSS时间序列短期预测提供更为精准和可靠的解决方案。
关键词
沉降预测
自动化监测
时序数据
混合模型
自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)-卷积神经网络(CNN)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)
Keywords
ground subsidence prediction
automated monitoring
time series data
mixed model
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)-convolutional neural networks(CNN)-bi-directional long shortterm memory(BiLSTM)
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CEEMDAN-CNN-BiLSTM混合模型矿区地表沉降预测
王凯
肖星星
余永明
贾庆磊
赵思仲
《导航定位学报》
CSCD
北大核心
2024
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