一种基于图注意力和选择状态空间网络的结构动力响应预测方法

本发明提出一种基于图注意力和选择状态空间网络的结构动力响应预测方法，包括对各类型结构统一的图数据表示和处理模块，融合图注意力和选择状态空间的神经网络的设计，神经网络模型的训练和结构在周期性荷载和地震荷载等动力作用下的结构响应的预测，通过组合多层的图注意力网络来聚合图的节点和边的特征，实现结构信息的图嵌入，从而提取结构各离散节点间复杂的空间相关特征，并将此特征和结构所受的荷载进行拼接，输入到选择状态空间神经网络中，对结构的动力时程进行预测，在无需二次训练的基础上，针对任意几何拓扑结构和高度、跨度、单元截面等结构参数进行精准地预测。解决了人工神经网络模型对特定训练结构构型和参数依赖的问题。