摘要
本发明公开了一种复杂超结构的多类别强非线性曲线预测方法及系统,涉及超结构技术领域。针对当前复杂超结构力学性能曲线预测中遇到的力学行为复杂、强非线性特征、多类型以及计算成本过大等问题,本发明通过对曲线特征的准确描述,极大地提升了多类别强非线性曲线的预测准确率;并且有效避免了多种曲线特征杂糅的问题,仅需要少量的数据即可完成预测模型的构建,降低了数据生成及神经网络训练的成本。本发明为复杂超结构多类别强非线性力学性能曲线的预测提供了新思路,在复杂超结构研究领域具有良好的应用前景。
技术关键词
曲线预测方法
曲线特征
刚度
训练神经网络
记忆单元
机器学习算法
结构尺寸参数
重构
LSTM神经网络
分区
机器学习分类
神经网络训练
曲线光滑
力学
非线性特征
数据
系统为您推荐了相关专利信息
河口地区
皮尔逊相关系数
机器学习算法
序列
因子
形变监测方法
孔隙水压力
指数
数据
优化神经网络模型
信息数据管理系统
画像
客户
数据项
企业经营数据
GRU神经网络
数据
诊断方法
静态特征
时序特征