[发明专利]一种大跨度钢结构建筑微应变的短期预测方法

说明书

本发明公开了一种大跨度钢结构建筑微应变的短期预测方法，获取大跨度钢结构建筑微应变的历史数据并分成训练集和测试集；利用变分模态分解方法对训练集和测试集进行自适应分解，得到训练集和测试集各模态分量子序列；利用训练集各模态分量子序列作为训练样本对门控循环单元中的各模态分量子序列进行训练，建立训练集各模态分量子序列的门控循环单元钢结构建筑微应变的短期预测子模型；利用训练集各模态分量子序列的门控循环单元钢结构建筑微应变的短期预测子模型对测试集各模态分量子序列进行预测，将预测的测试集各模态分量子序列进行累加得到预测集；利用预测集与历史数据中的测试集进行对比分析。本发明提高了钢结构建筑微应变的短期预测精度。

技术领域

本发明属于大跨度钢结构研究中的钢结构建筑微应变的短期预测技术领域，具体涉及一种大跨度钢结构建筑微应变的短期预测方法。

背景技术

国家基础设施的建设极大推动了建筑行业的迅速崛起。一大批大跨度钢结构建筑如雨后春笋般出现在全国各地，它们外观新颖、工艺精巧、结构复杂、科技感强并且具有重量轻、刚度强、抗震性能高和应力分布均匀等特点，通常它们被广泛的应用于各个领域，成为城市或区域的地标性建筑。但是由于这些建筑长期暴露在自然环境之中，受到风霜雨雪等各种因素综合作用下易导致结构疲劳和损伤累积，为避免极端情况下灾难性事故的发生，需要对服役的大跨度钢结构建筑进行结构健康监测。因此，针对大跨度钢结构建筑的结构监测问题，建立钢结构建筑微应变的短期预测模型，对于钢结构耐久性分析和短期结构预测有重要的实际意义。

随着国家经济和科技的高速发展，大跨度钢结构建筑的数量迅速增加。在钢结构建筑的整个服役周期内，他们的形状都在发生着不同程度的形变，只是肉眼很难观察到这种。对于钢结构建筑微应变的短期预测可以评估预测钢结构材质损伤程度，因此钢结构建筑微应变短期预测对钢结构建筑来说是十分有必要的。合理有效的对钢结构建筑微应变的短期预测有重要的实际意义。国内外学者对钢结构建筑微应变预测研究主要针对的是大框架的强度研究，未对实际细节的微应变细节的情况进行深入的研究，预测精度与实际有一定的出入。因此，研究有效的钢结构建筑微应变的短期预测方法有很大的必要，而且有助于钢结构建筑业的持续健康发展。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种大跨度钢结构建筑微应变的短期预测方法，解决现有的大跨度钢结构建筑微应变的短期预测缺乏有效方法的问题，能更细致掌握钢结构建筑微应变时间序列的特征，大大提高了钢结构建筑微应变的短期预测的精度。

为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种大跨度钢结构建筑微应变的短期预测方法，包括以下步骤：

步骤1、获取大跨度钢结构建筑微应变的历史数据，然后将历史数据分成训练集和测试集；

步骤2、利用变分模态分解方法对步骤1中的训练集和测试集进行自适应分解，提取历史数据中分解的各模态分量数据，再利用相空间重构对分解的各模态分量数据进行加工处理优化，得到训练集各模态分量子序列和测试集各模态分量子序列；

步骤3、利用步骤2中得到的训练集各模态分量子序列作为训练样本，采用反向误差传播方法对门控循环单元中的各模态分量子序列进行训练，利用损失函数对权重参数和偏移参数进行调整更新，完成深度网络学习，建立训练集各模态分量子序列的门控循环单元钢结构建筑微应变的短期预测子模型；

步骤4、利用步骤3得到的训练集各模态分量子序列的门控循环单元钢结构建筑微应变的短期预测子模型对步骤2中的测试集各模态分量子序列进行预测，得到预测的测试集各模态分量子序列o′_(n)，最后将预测的测试集各模态分量子序列o′_(n)进行累加得到预测集o'；

步骤5、利用步骤4中得到的预测集o'与步骤1历史数据中的测试集进行对比分析，完成大跨度钢结构建筑微应变的短期预测评价。

进一步地，步骤1中，将历史数据按9：1的比例分成训练集和测试集。