【基于GRU神经网络的应力预测

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背影
摘要

LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
gru的原理
GRU神经网络应力预测
结果分析
展望
参考论文

背影

传统的方法应力预测准确率低，为提高精度，本文用gru进行预测

摘要

LSTM原理，GRU原理，MATALB编程gru的应力预测

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit），根据谷歌的测试表明，LSTM中最重要的是Forget gate，其次是Input gate，最次是Output gate

训练方法

为了最小化训练误差，梯度下降法（Gradient descent）如：应用时序性倒传递算法，可用来依据错误修改每次的权重。梯度下降法在递回神经网络（RNN）中主要的问题初次在1991年发现，就是误差梯度随着事件间的时间长度成指数般的消失。当设置了LSTM 区块时，误差也随着倒回计算，从output影响回input阶段的每一个gate，直到这个数值被过滤掉。因此正常的倒传递类神经是一个有效训练LSTM区块记住长时间数值的方法。