DA-BiLSTM 沉降预测模型

多步误差低于 1mm

融合数据增强与双向时序依赖，在单步与多步预测中均显著优于基础模型，兼顾精度与稳定性。

Chenhui, Wang · Jianhua, Fang · Zhiming, Liu · Wenrui, Luo · 徐文兵 · Yin, Xiao

Engineering Research Express 2025

参数信息

单步预测 RMSE

0.48 mm

两步预测 RMSE

0.65 mm

三步预测 RMSE

0.79 mm

技术优势

单步预测误差低于0.5 mm

得益于 BiLSTM 的双向依赖建模与 AdaBoost 的集成增强，单步预测 RMSE 仅 0.48 mm，显著优于传统方法。

多步误差全部低于1 mm

两步预测 RMSE 0.65 mm，三步预测 RMSE 0.79 mm，对短期趋势预警足够精确。

误差比基础模型低两成以上

与 BiLSTM 相比，单步、两步、三步预测 RMSE 分别降低约 26.2%、22.6%、21.8%。

应用场景

• 深基坑工程监测：用高精度预测替代传统线性回归，提升监测可靠性。
• 地铁施工安全：多步误差低于 1 mm，可提前识别沉降趋势，预防安全事故。
• 沉降实时预警：单步预测 0.48 mm 的精度可支撑实时预警阈值设定。
• 岩土数据分析：融合数据增强与集成学习，提升复杂非线性沉降数据的分析能力。