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摘 要：船闸在长期服役过程中会因为温度、水压等因素影响产生形变，严重危害通航安全。为实现精准的船闸位移预测，构建高效的船闸预测模型，文章引入深度学习方法，基于某大坝船闸的历史观测数据，利用长短记忆神经网络构建了船闸位移预测模型。结果显示文章所提模型最终的预测效果MAE达到了0.008 1 mm，AEmax达到了0.015 4 mm，RMSE达到了0.009 9 mm，均远优于传统的多元线性回归方法。（剩余5315字）
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基于LSTM的船闸位移预测模型研究
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