[发明专利]一种基于卷积神经网络的斜拉索索力异常捡拾方法有效
| 申请号： | 202110421208.0 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113312834B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 王延伟;兰景岩;朱万旭;李丽 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14 |
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| 地址： | 530001 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的斜拉索索力异常捡拾方法，包括以下步骤：利用实测索力数据和人为设置的索力异常，建立训练数据集、验证数据集和测试数据集；建立具有12层结构的卷积神经网络，其中索力数据作为卷积神经网络的输入层，索力异常作为输出层；将实测索力数据输入给训练好的卷积神经网络，并通过持续更新索力数据实现持续的索力异常捡拾，当数据中出现索力异常时，则卷积神经网络输出值为异常数据点的位置，当索力数据中没有索力异常时，则卷积神经网络输出值小于0。本发明方法可有效地捡拾偏差率的绝对值≥1％的索力异常，具有良好的准确性、适用性和实用性，可用于斜拉桥健康系统中进行在线的索力异常捡拾。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 索索 异常 捡拾 方法 | ||
【主权项】：
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