[发明专利]一种基于深度学习LSTM网络的桥梁静态位移预测技术在审
| 申请号： | 202011628545.9 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112784336A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 康春光;包元锋;胡辉 | 申请（专利权）人： | 杭州鲁尔物联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/13 | 分类号： | G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习LSTM网络的桥梁静态位移预测技术，包括以下步骤：采集桥梁挠度静态响应监测数据；通过桥梁挠度数据进行预处理；建立LSTM神经网络进行训练；使用训练好的LSTM神经网络模型对桥梁挠度进行预测。上述技术方案基于深度学习人工智能算法LSTM RNN，长短期记忆循环神经网络，从桥梁的挠度监测数据中获得样本数据进行神经网络模型训练，从过去的桥梁挠度信息训练的神经网络模型进行对桥梁挠度预测，最终达到对桥梁挠度进行预测预警的目的，实现对桥梁工作性能的评估和结构安全的准确判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 lstm 网络 桥梁 静态 位移 预测 技术 | ||
【主权项】：
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