[发明专利]基于深度学习的大型土木工程结构的渗漏水状况重建方法有效
| 申请号： | 202011611292.4 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112632680B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 张伟 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的大型土木工程结构的渗漏水状况重建方法，可根据无线电波传播路径损耗原理测量得到接收信号强度指示RSSI数据，并经渗漏水状况重建模型得到损耗因子分布图像，其中，模型训练过程为，首先对RSSI序列正问题仿真数值求解并归一化得到RSSI序列数据集以及路径损耗因子图像数据集，并由数据得出正问题规模、属性维数以及标签图像维度来确定模型架构以及初始化参数，然后经由训练学习算法得到渗漏水状况重建模型。该方法通过易获得RSSI数据与损耗因子分布图像之间的相关映射关系可以在较大面积、较大规模尺度上更及时实现大型土木工程结构的渗漏水状态重建，可减少渗漏水灾害导致的结构损坏、经济损失与人员伤亡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 大型 土木工程 结构 渗漏水 状况 重建 方法 | ||
【主权项】：
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