摘要
本发明公开了一种基于多种智能算法的钢结构健康监测与维护方法,属于钢结构工程技术领域。通过传感器采集数据并传输至处理中心。先进行数据处理与特征提取;通过支持向量机建立健康评估模型并优化;再构建卷积神经网络模型,经数据收集、标注、划分集及随机梯度下降算法训练验证实现损伤定位;运用层次分析法进行维护决策支持,分解问题、专家打分确定权重与风险等级并制定策略;最后采用面向服务或微服务架构封装模块,结合可视化库展示钢结构相关信息。本发明实现了钢结构监测维护的自动化与智能化,提高了效率和准确性,能及时发现早期损伤,综合多种算法使评估和决策更科学合理,保障结构安全并降低成本风险。
技术关键词
智能算法
随机梯度下降
滑动平均滤波
层次分析法
钢结构工程技术
效益分析方法
卷积神经网络算法
判断健康状态
构建卷积神经网络
钢结构监测
面向服务架构
5G通信网络
支持向量机算法
卷积神经网络模型
风险
决策
数据处理中心
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随机梯度下降
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