基于神经网络技术的建筑结构状态评估方法及系统

本发明公开了基于神经网络技术的建筑结构状态评估方法及系统；本发明涉及建筑工程技术领域；对于数据集D，计算其协方差矩阵。通过求解协方差矩阵的特征值和特征向量，选择前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分。然后将原始数据投影到这些主成分上，得到降维后的数据集Y。这样可以在保留数据主要信息的同时，减少数据的维度和计算复杂度。本发明通过PCA技术提取监测数据中的主要特征，能够消除冗余信息和噪声，从而增强数据的代表性和有效性。BP神经网络则能够捕捉到这些特征与建筑结构状态之间的复杂非线性关系，使得状态评估更加准确可靠。