[发明专利]基于LSTM深度学习的岩石时效变形预测方法及其系统有效
| 申请号： | 202010754069.9 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111859814B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 宁宇;徐伟;徐卫亚;朱国金;孟庆祥;杨小龙;黄青富 | 申请（专利权）人： | 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司;河海大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F16/215;G06F16/2458;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 昆明盛鼎宏图知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 53203 | 代理人： | 许竞雄 |
| 地址： | 650000 云南*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于LSTM深度学习的岩石时效变形预测方法及其系统，包括以下步骤：步骤S100：获取岩石时效变形的已有数据；步骤S200：清洗已有数据后，进行数据集划分，得到训练集、验证集、测试集；步骤S300：建立时序网络预测模型；步骤S400：在时序网络预测训练模型中输入验证集和测试集，进行测试，得到测试结果，根据测试结果优化模型，提升优化模型的训练速度，并进行超参数调试，得到岩石时效变形预测模型；步骤S500：在岩石时效变形预测模型中输入实测参数，得到岩石时效变形预测结果。通过对室内岩石流变试验等已有数据进行处理，进而实现对岩石时效变形结果的有效、准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 深度 学习 岩石 时效 变形 预测 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
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