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《改进LSTM模型及其在基坑变形监测数据分析中的应用研究》

一、引言

随着深度学习技术的不断发展，长短期记忆（LSTM）网络模型因其能够处理序列数据中的长期依赖关系而受到广泛关注。在建筑工程领域，尤其是基坑变形监测方面，数据序列具有强烈的时间相关性和动态变化特点。本文旨在探讨改进LSTM模型的方法，并研究其在基坑变形监测数据分析中的应用。

二、LSTM模型的基本原理及传统应用

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN）模型，能够学习长期依赖信息。它通过细胞状态和门控机制来控制信息的流动，从而有效地处理序列数据。传统上，LSTM被广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。

三、基坑变形监测数据的特