基于长短期神经网络LSTM的位移监测，基于长短期神经网络的位移预测，LSTM的详细原理
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背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的位移监测
完整代码： https://download.csdn.net/download/abc991835105/88098131
效果图
结果分析
展望
参考论文
背影
路径追踪预测，对实现自动飞行驾驶拥有重要意义，长短期神经网络是一种改进党的RNN神经网络，克服了梯度爆炸的问，基坑位移也是一种时间序列的数据，用LSTM神经网络进行预测，准确率更高
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络LSTM的位移监测。
LSTM的基本定义
LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit）
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