基于人工智能的支护结构应力状态监测方法

本发明涉及一种基于人工智能的支护结构应力状态监测方法，属于人工智能与数据处理技术领域。其包括以下步骤：获取并标注支护结构的应变数据；剔除异常值后对多传感器数据进行归一化，生成归一化应变序列；构建状态监测模型，采用深度时序神经网络架构，包括输入层、自适应小波注意力特征映射层、时域门控卷积模块、全局最大池化层、动态特征重要性重加权层以及全连接分类层；输入归一化数据训练模型；通过分位数间隔自适应学习率及动量更新策略优化损失函数；实时监测数据经处理后，按时间窗口切片输入训练模型，输出四类概率并取最大值作为预测状态；若连续多个窗口为预警、危险，则触发终端报警。本发明能够提高支护结构应力状态监测的准确性。