摘要
一种高层建筑沉降预测方法、系统、存储介质及程序产品,在该方法中,对多源监测数据分离趋势项、周期项和随机项,并构建非线性时间序列预测模型;将历史多源监测数据输入至非线性时间序列预测模型中,得到初步沉降预测结果;生成高层建筑的连续沉降分布图,并得到空间分布特征;基于多源监测数据确定若干关键影响因子及对应的影响因子权重;构建沉降预测模型;将多源监测数据输入至沉降预测模型中,得到最终沉降预测结果;将沉降趋势曲线图及预测预警时间点发送至管理终端。本申请实现了对高层建筑的早期沉降预测,提高了检测到高层建筑出现沉降风险的时效性,降低了高层建筑因沉降而产生安全隐患的概率。
技术关键词
多源监测数据
非线性时间序列
高层建筑
空间分布特征
沉降预测方法
因子权重
经验模态分解方法
管理终端
多任务
计算机程序代码
小波阈值去噪算法
经验模态分解算法
机器学习分类算法
演化特征
计算机程序产品
传感器
滑动时间窗口
变分贝叶斯
建筑信息模型
动态
系统为您推荐了相关专利信息
离子束
能量调节器
空间分布特征
动态时间窗口
补偿算法
时空预测方法
变电站
时序预测模型
数据
注意力机制
沉降预测方法
矿区地表
合成孔径雷达干涉
交叉验证方法
优化LSTM模型
地震试验装置
框架结构
数据采集设备
振动台
孔隙水压力计