[發(fā)明專利]一種公共鋼結(jié)構(gòu)建筑微應(yīng)變預(yù)測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110679647.1
• 申請日: 2021-06-18
• 公開（公告）號: CN113343470A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周騰;陳亞州
• 申請（專利權(quán)）人: 西安建筑科技大學(xué)
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/04
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 高博

1.一種公共鋼結(jié)構(gòu)建筑微應(yīng)變預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取自然環(huán)境下公共鋼結(jié)構(gòu)建筑應(yīng)變的歷史數(shù)據(jù)，將歷史數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成微應(yīng)變數(shù)據(jù)；

S2、將步驟S1中的微應(yīng)變數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，并對訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

S3、利用變分模態(tài)分解方法對步驟S2預(yù)處理后的訓(xùn)練集進(jìn)行自適應(yīng)分解，獲得多個(gè)不同頻率且平穩(wěn)度高的IMF分量；

S4、利用步驟S3中訓(xùn)練集的IMF分量訓(xùn)練GRU預(yù)測模型，采用后向誤差傳播的方法，通過損失函數(shù)對權(quán)重參數(shù)、偏移參數(shù)進(jìn)行調(diào)整更新，完成學(xué)習(xí)，確定GRU預(yù)測模型的參數(shù)，得到各個(gè)IMF分量的GRU微應(yīng)變預(yù)測子模型；

S5、利用步驟S4得到的GRU微應(yīng)變預(yù)測子模型對下一時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，獲得各IMF分量的微應(yīng)變預(yù)測值o′_(n)；將各個(gè)IMF分量的微應(yīng)變預(yù)測值o′_(n)疊加后與步驟S2的測試集進(jìn)行誤差對比，完成公共鋼結(jié)構(gòu)建筑應(yīng)變的預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S2中，將微應(yīng)變數(shù)據(jù)前8000個(gè)數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集，將微應(yīng)變數(shù)據(jù)的后200個(gè)數(shù)據(jù)劃分為測試集，然后分別對訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)降維和歸一化處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S3具體為：

S301、微應(yīng)變數(shù)據(jù)VMD的分解，初始化模態(tài)u_k、中心頻率ω和帶寬λ；

S302、更新初始化模態(tài)u_k、中心頻率ω、帶寬λ；

S303、對于給定的判別精度e0，若滿足且停止迭代，獲得多個(gè)不同頻率且平穩(wěn)度高的IMF分量，否則返回S302，為的傅里葉變換，為的傅里葉變換。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，利用變分模態(tài)將微應(yīng)變數(shù)據(jù)分解成5個(gè)調(diào)幅調(diào)頻子信號，并通過自適應(yīng)迭代搜尋變分模型最優(yōu)解確定每個(gè)IMF分量的頻率中心和寬帶，輸入的參數(shù)量為1個(gè)，作為自然環(huán)境下公共鋼結(jié)構(gòu)建筑一年服役期的微應(yīng)變數(shù)據(jù)；中間的隱藏層根據(jù)VMD確定為5個(gè)分量；輸出的參數(shù)量為1個(gè)，即預(yù)測的鋼結(jié)構(gòu)微應(yīng)變數(shù)值。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟S302中，更新初始化模態(tài)u_k、中心頻率ω、帶寬λ具體為：

其中，和分別代表f(ω)、μ_i(ω)、λ(ω)和的傅里葉變換，n代表迭代次數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S4具體為：利用步驟S3訓(xùn)練集的IMF分量訓(xùn)練GRU預(yù)測模型，采用后向誤差傳播的方法；通過損失函數(shù)對權(quán)重參數(shù)、偏移參數(shù)進(jìn)行調(diào)整更新，確定GRU預(yù)測模型的參數(shù)，得到各個(gè)IMF分量的GRU微應(yīng)變預(yù)測子模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，利用損失函數(shù)對w_r w_z w_h w_o求偏導(dǎo)，得到更新的中間參數(shù)，再通過中間參數(shù)依次迭代計(jì)算出樣本的損失收斂，實(shí)現(xiàn)對GRU模型參數(shù)的確定。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，對w_r w_z w_h w_o求偏導(dǎo)得到更新的中間參數(shù)具體為：

w_r＝w_rz+w_rh

w_z＝w_zz+w_zh

其中，w_rz、w_rh為w_r的拼接權(quán)重，w_zz、w_zh為w_z的拼接權(quán)重，為w_h的拼接權(quán)重，w_o為GRU的輸出權(quán)重，是GRU中隱藏層的權(quán)重。