[发明专利]一种基于卷积神经网络的大坝变形预测系统和方法有效

专利信息
申请号: 201911354842.6 申请日: 2019-12-25
公开(公告)号: CN111105097B 公开(公告)日: 2022-07-29
发明(设计)人: 陈俊风;王玉浩;王家豪;杜静静;张学武 申请(专利权)人: 河海大学常州校区
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 朱远枫
地址: 213022 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于卷积神经网络的大坝变形预测系统和方法。本发明用于大坝变形预测的卷积神经网络充分使用网络并行计算的能力,把二维数据并行地输入到多条路径中,且每条路径中有若干卷积层和池化层交替级联,为获取到更多的特征,可以设置不同的卷积核大小;增加仅级联一个卷积层和一个池化层的简单路径,用于提取与其它路径不同的特征,同时本发明考虑到这些路径提取到的特征不一定互补,所以在合并这些路径的输出结果时,所述系统中使用加法运算。本发明提高了大坝变形预测的自动化水平,同时提高了变形预测的效率和速度。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 神经网络 大坝 变形 预测 系统 方法
【主权项】:
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