基于多通道时空图卷积网络的多类型监测数据空间有向关联表征方法

AITNT
正文
推荐专利
基于多通道时空图卷积网络的多类型监测数据空间有向关联表征方法
申请号:CN202410829387
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118820746B
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多通道时空图卷积网络的多类型监测数据空间有向关联表征方法,所述方法包括如下步骤:一、收集大跨径斜拉桥健康监测数据,执行数据预处理去除随机效应,获取长期趋势数据;二、对每个传感器的长期趋势数据进行标准化,创建数据集;三、以有向图的形式对多类型结构健康监测数据进行时空关联建模;四、建立多通道时空图卷积网络模型;五、设计多通道时空图卷积网络损失函数;六、对多通道时空图卷积网络模型进行训练,训练完成后,输出各一阶映射矩阵获取多类监测数据的空间有向关联表征。本发明解决了现有桥梁结构状态评估工作涉及数据量过少、数据类型单一的缺点,实现了海量监测数据的有效利用。
技术关键词
多通道 斜拉索索力 结构健康监测数据 表征方法 卷积网络模型 主梁挠度 大跨径斜拉桥 输出特征 顶点 矩阵 海量监测数据 邻域 挠度传感器 倾斜传感器 桥梁结构 尺寸
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号