基于LSTM神经网络的桥梁监测数据预测方法

针对桥梁监测数据普遍存在异常值的难题,本文提出基于LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆)神经网络的桥梁监测数据预测分析方法,探讨LSTM神经网络预测模型的应用特点、分析流程及其建模过程.采用该方法对实际桥梁监测数据进行分析,并探究训练模型样本大小与模型预测精度的变化规律.结果表明,与传统的BP神经网络相比,LSTM模型具有更高的预测精度,且随着训练样本数量的增加,LSTM模型的预测精度逐渐提高.因此,LSTM神经网络可用于桥梁监测数据的分析和预测,为桥梁结构安全评价和损伤识别提供技术保障.