摘要
本发明涉及一种湿热环境下的木构古建筑病害预测方法,包括:获取多源数据并进行预处理,多源数据包括湿热环境数据、木构古建筑数据及木材数据;构建空间湿热传递图结构模型和时间湿热效应累积模型并进行融合;根据融合后的模型,在物理条件约束下预测木构古建筑病害程度。本发明的有益效果是:本发明通过引入图卷积网络的空间特征建模与长短期记忆网络的时间序列分析,结合改进的数据处理算法与木材腐朽与开裂速率约束,构建湿热环境下木构古建筑病害高精度预测模型,为减缓木构古建筑腐朽、开裂等病害的预防性保护策略的制定提供依据。
技术关键词
病害预测方法
时空注意力机制
计算机存储介质
古建筑木构件
效应
数据处理算法
长短期记忆网络
物理
LSTM模型
预测系统
离群点
损失率
模块
多任务
温湿度
热传导
特征值
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制动减速度
制动系统
道路附着系数
制动意图
建模方法
风险识别模型
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螺旋内齿圈拉刀
关键结构参数
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模拟退火粒子群算法