《表2 不同模型参数的网络结构平均性能比较》

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《基于BLSTM-AM模型的TBM稳定段掘进参数预测》

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不同模型参数的网络结构10次训练得到的预测误差箱型图如图9所示。图9中，模型II和III的多次重复训练的结果最不稳定，模型结构VI的预测结果最稳定，但是其平均误差不是最优的。2种深度循环神经网络模型V和VI的预测性能都比较稳定。在平衡模型结构的稳定性和预测性能之后，由于模型结构V在所有模型中MAE和MAPE均表现最好，同时其多次训练的预测结果较稳定，则作为最终的模型结构。