《表3 ZG85监测点预测结果统计》

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《涉水滑坡岩土体参数弱化机理及变形预测》

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注:初步优化预测结果的平均相对误差为2.29%，训练时间为49.21 ms；GA-LSTM模型预测结果的平均相对误差为1.75%，训练时间为37.46 ms。

利用遗传算法优化隐含层数及窗口大小参数，得其优化前后的预测结果，见表3。从表3可知，在相应验证节点处，经遗传算法的参数优化，相对误差值均出现不同程度减小，且GA-LSTM模型预测结果的平均相对误差为1.75%，训练时间为37.46ms，均低于初步优化预测结果的2.29%和49.21ms。可见，遗传算法优化不仅能提高预测精度，还能节约训练时间，且其预测精度较高，初步验证了本文预测模型的有效性；同时，通过外推预测，得出ZG85监测点的变形仍将继续增加。