[发明专利]基于深度学习模型的斜拉桥主梁异常挠度监测方法在审
| 申请号： | 202111185481.4 | 申请日： | 2021-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN114037002A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 岳子翔;丁幼亮 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M5/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习模型的斜拉桥主梁异常挠度监测方法，首先凝练温度变量，并提取温致挠度；以多种温度变量形成矩阵作为输入，以温致挠度作为输出，构造输入输出映射关系，利用深度神经网络拟合时序映射模型；所述神经网络的核心为一层具有与温度变量相同个数卷积核的卷积神经网络层、一层堆栈长短时记忆网络层和一层整合输出数据的卷积神经网络层；以模型输出的挠度回归值作为基准值，设定允许误差后，根据实测温致挠度与基准值的残差直接识别异常挠度。本方法针对斜拉桥主梁挠度建模提出了去黑箱化的深度学习模型，搭建的神经网络具备可解释性，精度极高，广泛适用于斜拉桥，可以高灵敏感知斜拉桥主梁异常变形。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 斜拉桥 异常 挠度 监测 方法 | ||
【主权项】：
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