基于LSTM神经网络模型的梁式桥移动荷载识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911400408.7
IPC分类号：G06F30/20;G06F111/10
申请日期：
2019-12-30
申请人：
浙江大学

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著录项信息

专利名称	基于LSTM神经网络模型的梁式桥移动荷载识别方法
申请号	CN201911400408.7	申请日期	2019-12-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-05	公开/公告号	CN111241658A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/20	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;0;;;G;0;6;F;1;1;1;/;1;0查看分类表>
申请人	浙江大学	申请人地址	浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	浙江大学	当前权利人	浙江大学
发明人	张鹤;周煜辉;吕朝锋
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	贾玉霞

摘要

本发明公开一种基于长短时记忆神经网络模型的梁式桥移动荷载识别方法，首先构建了LSTM多层神经网络，然后通过建立桥梁的简化物理力学模型，数值模拟建立样本库，并进行LSTM网络模型的训练。最后以实验测得的桥梁响应作为测试数据输入到训练好的LSTM神经网络模型中，输出识别出的移动载荷速度和大小历史，与实际的结果进行对比。本发明克服了传统移动荷载识别中无法同时识别荷载移动速度和荷载大小的缺点，实现了桥梁移动荷载的多参数高效、高精度识别，所提方法用于梁式桥移动荷载的识别具有较好的精度和适用性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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