基于迁移深度学习的高层结构风荷载谱识别方法、装置

本公开提供了一种基于迁移深度学习的高层结构风荷载谱识别方法、装置。该方法包括：根据目标结构在目标风荷载作用下的动态响应时程数据进行计算，得到对应的观测响应功率谱矩阵；对目标风荷载的风速谱进行离散余弦变换分解，得到降维后的DCT系数；构建基于物理引导机制的深度学习模型，将观测响应功率谱矩阵作为深度学习模型的输入，DCT系数作为输出，通过训练以使深度学习模型学习二者之间的映射关系；采用训练完成的深度学习模型基于输入的观测响应功率谱矩阵，输出对应的DCT系数，并根据DCT系数重构风荷载的功率谱矩阵。本公开实施例的技术方案可以有效建立响应功率谱与荷载功率谱之间的关联关系，保证风荷载识别的准确性。