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基于CNN-LSTM架构神经网络的桥梁损伤位置识别 认领
1
作者 皇鹏飞 高士武 杨晓林 《价值工程》 2020年第5期236-237,共2页
针对桥梁健康安全监测中的损伤位置识别准确率不佳的问题,文章提出一种基于CNN-LSTM架构神经网络模型(CL-EANNM)的桥梁损伤位置识别方法。通过MATLAB软件对不同损伤工况条件下的简支梁结构振动响应进行数值模拟,利用CL-EANNM挖掘测点加... 针对桥梁健康安全监测中的损伤位置识别准确率不佳的问题,文章提出一种基于CNN-LSTM架构神经网络模型(CL-EANNM)的桥梁损伤位置识别方法。通过MATLAB软件对不同损伤工况条件下的简支梁结构振动响应进行数值模拟,利用CL-EANNM挖掘测点加速度信号数据集中有效的损伤位置特征,并测试该方法识别损伤位置准确率。结果表明:CL-EANNM识别简支梁结构损伤位置体现出良好的效果。该方法的现阶段成果为桥梁健康监测中损伤位置识别准确率优化问题提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 卷积神经网络 长短期记忆网络 CNN-LSTM架构神经网络 损伤位置识别
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