摘要
本发明涉及一种桥梁健康监测异常数据重构方法、系统、设备和产品。所述方法根据模态叠加原理基于桥梁健康监测的有效测点所测结构响应数据集以及有效测点对应的振型矩阵求解模态坐标;估算异常监测数据的重构估算值;构建数据重构模型架构,以重构估算值趋势约束训练数据重构模型,模型通过卷积神经网络模块提取数据时序局部特征、通道注意力机制模块动态量化测点间的空间相关性、对所述数据时序局部特征和所述测点间的空间相关性进行融合、双向长短期记忆网络模块根据融合特征进行序列分析建模、贝叶斯优化模块全局优化模型的超参数;根据训练好的所述数据重构模型获得异常数据的重构值。本发明对异常数据的重构精度高。
技术关键词
桥梁健康监测
重构模型
异常数据
卷积神经网络模块
双向长短期记忆网络
重构方法
通道注意力机制
融合特征
深度学习模型
时序
矩阵
坐标
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