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申请/专利权人：长沙理工大学
摘要：本发明公开了一种基于BP‑LSTM的钢混组合桥面系温度场及温度效应预测方法，包括：A，获取钢混组合桥面系温度场及温度效应预测用训练数据集；B，利用训练数据集分别训练BP网络和LSTM网络；C，融合经步骤B训练后获得的BP网络及LSTM网络，获得BP‑LSTM预测模型；D，获取与步骤A中输入特征集相对应的实测输入向量；E，将实测输入向量预处理后输入BP‑LSTM预测模型，获得温度场及温度效应预测结果。本发明结合BP网络非线性映射的优势与LSTM网络克服长时依赖问题的优势，为结构温度场及温度效应预测提供了一种新方法，重构及泛化能力强，预测结果精准，克服了传统理论计算、有限元法和现场实测带来的较高时间和经济成本问题，在结构计算、健康监测领域具有重大应用意义。
主权项：1.一种基于BP-LSTM的钢混组合桥面系温度场及温度效应预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，获取钢混组合桥面系温度场及温度效应预测用训练数据集，其中训练数据集包括输入特征集和输出特征集，输入特征集包括结构特征、时间特征和环境特征，输出特征集包括温度和温度效应；步骤B，利用步骤A中的训练数据集训练BP网络，利用步骤A中的训练数据集训练LSTM网络；步骤C，融合经步骤B训练后获得的BP网络及LSTM网络，获得BP-LSTM预测模型；采用加权平均法融合BP网络及LSTM网络，经多次训练后，保存损失函数最小、输出特征集精度最高BP网络及LSTM网络对应的网络初始参数，获得BP-LSTM预测模型；步骤D，获取与步骤A中输入特征集相对应的实测输入向量；步骤E，将实测输入向量预处理后输入BP-LSTM预测模型，获得温度场及温度效应预测结果；步骤E包括：步骤E1，将实测输入向量经过预处理后，输入BP-LSTM预测模型中的BP网络，获得BP网络的输出；步骤E2，将BP网络的输出经过预处理后，输入BP-LSTM预测模型中的LSTM网络，获得LSTM网络的输出；步骤E3，对步骤E1获得的BP网络的输出与步骤E2获得的LSTM网络的输出进行加权处理，获得温度场及温度效应预测结果。
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权利要求：
百度查询： 长沙理工大学 一种基于BP-LSTM的钢混组合桥面系温度场及温度效应预测方法
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