基于TVF-EMD和自注意力机制LSTM的库区边坡变形预测算法研究
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中国先后兴建了一大批水利工程，受极端天气影响，工程管理面临着严峻的形势[1-3]。库区边坡变形预测是一项重要工作，因库区边坡结构完整性易遭到破坏并发生变形，有必要及时了解并采取相应的对策[4-5] 。
随着深度学习的兴起和迅速发展，长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）开始应用于边坡变形预测。（剩余9461字）