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摘要：本发明公开了基于BIM模型的建筑结构风荷载监测方法及系统；本发明涉及建筑工程技术领域；对数据集D中的风速数据进行熵权法融合，考虑不同传感器S和不同时间点t的数据；计算每个独立风荷载S的信息熵e，将某一时刻的非平稳风速谱D’作为递归卷积神经网络具有CBAM注意力机制模块的输入，输出该时刻后几时刻的风荷载响应；本发明通过精确提取建筑关键风荷载点位，并利用Bootstrap统计方法进行部分响应识别，有效减少了独立风荷载的数量，采用熵权法充分考虑了数据的变异程度和信息量大小，使得融合后的风速数据更加准确、全面，利用递归形式的卷积神经网络，并嵌入CBAM注意力机制，能够同时捕捉风速谱中的空间结构特征和时间动态变化特征。
主权项：1.基于BIM模型的建筑结构风荷载监测方法，包括基于BIM模型或实际建筑模型，识别并提取建筑上的关键风荷载点位s，其特征在于，执行如下操作流程：S1，通过统计分析形成部分响应识别风荷载的数据集D；S2，对数据集D中的风速数据进行熵权法融合，考虑不同传感器S和不同时间点t的数据；计算每个独立风荷载S的信息熵e并为每个独立风荷载S赋予相应的风速飘移权重w，将所有经赋权重的独立风荷载S’构成非平稳风速谱D’；S3，将某一时刻的非平稳风速谱D’作为递归卷积神经网络，输出该时刻后几时刻的风荷载响应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州科技职业技术大学 基于BIM模型的建筑结构风荷载监测方法及系统
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