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神经网络模型的训练方法、边坡位移预测方法及相关装置

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成果名称：	神经网络模型的训练方法、边坡位移预测方法及相关装置	关键字：	边坡 , 神经网络模型 , lstm , 神经网络 , cnn , 位移 , 粒子 , 神经 , 模型 , 网络	应用行业：	制造业
高新技术领域：	先进制造技术	所在地：	河北省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202010113332.6	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内领先	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	高端装备制造	课题来源：
第一完成单位名称：	石家庄铁道大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	6.00	所属十强产业：

本申请提供了一种神经网络模型的训练方法、边坡位移预测方法及相关装置，其中，该训练方法包括：获取边坡位移样本，其中，上述边坡位移样本包括影响因素数据、与上述影响因素数据对应的边坡位移数据，上述影响因素数据包括一个以上影响因素；构建CNN‑LSTM混合神经网络模型；基于上述边坡位移样本和自适应粒子群算法，优化上述CNN‑LSTM混合神经网络模型的超参数；基于上述边坡位移样本，对优化超参数后的CNN‑LSTM混合神经网络模型进行训练，以得到用于边坡位移预测的神经网络模型。基于本申请提供的技术方案，能够有效提高边坡位移预测的准确率。