一种基于深度学习的海底隧道结构损伤性能计算方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的海底隧道结构损伤性能计算方法及系统，涉及隧道损伤性能计算技术领域，本发明通过利用卷积神经网络结合长短期记忆网络对采集数据进行深度学习模型训练，实现了多源数据的融合和时序特征的提取；通过计算沉积物密度变化数据在过去外部微震活动的平均变化趋势系数和实时变化趋势系数，并进行比对分析，生成影响调整系数，最终生成用于评价每一个沉管连接处结构损伤性能状态的第一评价指数；提高了损伤评估的精度和效率，还具备实时监测和快速响应的能力，对海底隧道的结构健康监测和维护提供了有力支持。