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基于灰色关联分析下深度学习盾构姿态预测模型.docx

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基于灰色关联分析下深度学习盾构姿态预测模型

目录

基于灰色关联分析下深度学习盾构姿态预测模型(1)............3

内容概览................................................3

1.1研究背景和意义.........................................3

1.2盾构技术概述...........................................4

1.3软件灰色关联分析方法介绍...............................4

文献综述................................................5

2.1盾构姿态预测研究现状...................................6

2.2基于灰关联的深度学习应用...............................7

2.3盾构姿态预测模型相关文献...............................7

方法论..................................................8

3.1灰色关联分析原理.......................................8

3.2深度学习在盾构姿态预测中的应用.........................9

3.3数据预处理与特征工程..................................10

实验设计...............................................11

4.1实验环境搭建..........................................11

4.2数据集选取与准备......................................12

4.3训练与测试数据划分....................................13

结果分析...............................................13

5.1基于灰色关联分析的深度学习模型构建....................14

5.2预测精度评估指标......................................15

5.3实际应用效果对比......................................17

讨论与分析.............................................17

6.1模型性能优化策略......................................18

6.2不同因素对模型影响分析................................19

6.3未来研究方向展望......................................20

结论与建议.............................................20

7.1主要结论..............................................21

7.2对后续工作的建议......................................22

基于灰色关联分析下深度学习盾构姿态预测模型(2)...........23

一、内容概括..............................................23

二、灰色关联分析理论概述..................................23

灰色系统理论基本概念...................................24

灰色关联分析原理及方法.................................24

三、深度学习预测模型概述..................................25

深度学习理论基础.......................................27

深度学习预测模型构建流程...............................28

四、基于灰色关联分析的盾构姿态预测模型构建................28

数据预处理与特征选择...................................29

灰色关联分析在盾构姿态预测中的应用.....................30

深度学习预测模型设计......

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