基于SSA-LSTM-WNN的沉管隧道接头张合预测

地下空间与工程学报页数： 8 2025-10-15

摘要：接头张合变形预测有助于提高沉管隧道系统运营安全性。针对现有模型预测精度不佳及适用性不足等问题，提出一种新的沉管隧道接头张合变形预测方法。首先通过麻雀搜索算法(SSA)对长短时记忆网络(LSTM)的超参数进行自适应组合优化，构建SSA-LSTM模型实现张合变形信息的特征学习与初步预测；在此基础上采用Ljung-Box(LB)检验对残差序列进行分析，并引入小波神经网络(WNN)进一... （共8页）

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