[发明专利]一种基于CNN-LSTM混合模型的塔吊裂缝生长预测方法在审
| 申请号： | 202111301706.8 | 申请日： | 2021-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN114021702A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 刘德建;黄梅玲;王宪宇;陈宏展 | 申请（专利权）人： | 福建省华渔教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/08;G06F30/27 |
| 代理公司： | 福州旭辰知识产权代理事务所(普通合伙) 35233 | 代理人： | 程春宝 |
| 地址： | 350200 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于CNN‑LSTM混合模型的塔吊裂缝生长预测方法，包括以下步骤：步骤S1、将采集到的塔吊裂缝影响因素制作成数据集；步骤S2、构建卷积神经网络与长短期记忆网络的CNN‑LSTM混合模型；步骤S3、通过保存拟合的CNN‑LSTM混合模型权重，剪枝去掉权重小的特征，保留对塔吊裂缝生长影响大的特征；步骤S4、重复步骤S2和步骤S3，直到剪枝后的模型预测效果降低；步骤S5、通过自适应算法对CNN‑LSTM混合模型预测得到的塔吊裂缝生长趋势可靠性进行评估；本发明通过CNN算法对人工提取到的特征进行降维，再输入到LSTM算法模型对时间序列进行预测，并借用LSTM算法在长短期序列预测的优势，从而对塔吊裂缝的生长趋势进行精准预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn lstm 混合 模型 塔吊 裂缝 生长 预测 方法 | ||
【主权项】：
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