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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明涉及建筑结构风荷载研究领域，特别是指一种结构表面风荷载预测方法及装置。所述方法包括：获取待预测的建筑结构表面参数数据；构建基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型；根据建筑结构表面参数数据以及基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型，得到建筑结构表面随机风压场预测结果。本发明应用Koopman神经算子对建筑结构表面随机风压场开展预测，参数设置简单、人工干预少，方便设计人员掌握，提高了预测准确性。
主权项：1.一种结构表面风荷载预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取待预测的建筑结构表面参数数据；S2、构建基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型；S3、根据所述建筑结构表面参数数据以及基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型，得到建筑结构表面随机风压场预测结果；所述S2中的构建基于Koopman神经算子的建筑结构表面随机风压场预测模型，包括：S21、将编码器作为观测函数，对所述观测函数进行学习，得到最优的观测函数；S22、将所述最优的观测函数映射到傅里叶空间并进行低频截断，得到低频Koopman算子；S23、对所述低频Koopman算子进行训练，得到训练好的低频Koopman算子，根据所述训练好的低频Koopman算子预测得到低频预测值；S24、对所述低频预测值进行傅里叶逆变换，得到低频未来状态；S25、通过卷积层提取最优的观测函数中的高频未来状态；S26、将所述低频未来状态以及高频未来状态进行线性组合，得到系统的未来状态，通过非线性解码器对所述系统的未来状态进行解码，得到建筑结构表面随机风压场预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种结构表面风荷载预测方法及装置
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