基于地层图像与时序数据的CNN-BiLSTM路堤沉降预测模型

韩同春,令狐知博,汪全震,周建,余锦地

CNN-BiLSTM prediction model for embankment settlement based on stratum images and time series data

Tongchun HAN,Zhibo LINGHU,Quanzhen WANG,Jian ZHOU,Jindi YU

表 2 利用贝叶斯搜索优化神经网络模型超参数的范围设定及最佳值

Tab.2 Optimization range setting and optimal values of neural network model hyperparameters via Bayesian search

参数 搜索范围 最佳值 学习率 [1.0×10−5, 1.0×10−2] 0.002 2 Dropout率 [0.0, 0.5] 0.165 LSTM 隐藏单元数 [32, 64, 128, ···, 512] 256 批量大小 [4, 8, 16, 32] 8