基于融合自注意力机制的GRU边坡预测算法研究

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摘要：在对边坡进行准确性和可靠性评价时，传统的预测方法有效预测趋势时间短，且预测趋势与实际变化趋势差异较大。为提边坡形变监测中趋势预测值与实际变化趋势吻合度差的问题，文章提出了基于融合自注意机制的GRU边坡预测算法（Self-attention Gate Recurrent Unit，SA-GRU）。（剩余6576字）

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