[发明专利]一种基于深度学习LSTM网络的桥梁静态位移预测方法在审
| 申请号： | 202210553904.1 | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN114926588A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 张思思;蒋序强;董峰;严振宇;张快乐;艾义博;孙鑫 | 申请（专利权）人： | 武汉市华光交通工程有限公司 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06F30/13;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G01B21/02;G01B21/32;G01M5/00;G06F119/14 |
| 代理公司： | 武汉探智知识产权代理事务所(普通合伙) 42309 | 代理人： | 曹鑫 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市黄陂区盘龙城岱黄高*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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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方法，S1、数据采集：首先利用检测系统中的数据采集模块对桥梁的基本数据进行采集，本发明涉及桥梁结构安全技术领域。该基于深度学习LSTM网络的桥梁静态位移预测方法，通过设置有存储系统和检测系统，利用数据采集模块对所需的桥梁数据进行实时的检测，并且通过模型建立单元和模块训练模块形成训练后的模型，并且对于产生的问题进行实时的检测、预测，同时配合上存储系统进行存储更新，不仅能够有效的检测出桥梁受外界因素影响产生的位移，而且可以提前告知进行问题的解决，以此提高了桥梁建造使用的安全性，同时也提高了人员对于桥梁的勘察完全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 lstm 网络 桥梁 静态 位移 预测 方法 | ||
【主权项】：
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