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一种基于CNN-LSTM混合模型的塔吊裂缝生长预测方法

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摘要

本发明提供了一种基于CNN‑LSTM混合模型的塔吊裂缝生长预测方法，包括以下步骤：步骤S1、将采集到的塔吊裂缝影响因素制作成数据集；步骤S2、构建卷积神经网络与长短期记忆网络的CNN‑LSTM混合模型；步骤S3、通过保存拟合的CNN‑LSTM混合模型权重，剪枝去掉权重小的特征，保留对塔吊裂缝生长影响大的特征；步骤S4、重复步骤S2和步骤S3，直到剪枝后的模型预测效果降低；步骤S5、通过自适应算法对CNN‑LSTM混合模型预测得到的塔吊裂缝生长趋势可靠性进行评估；本发明通过CNN算法对人工提取到的特征进行降维，再输入到LSTM算法模型对时间序列进行预测，并借用LSTM算法在长短期序列预测的优势，从而对塔吊裂缝的生长趋势进行精准预测。

著录项

  • 公开/公告号CN114021702A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 福建省华渔教育科技有限公司;

    申请/专利号CN202111301706.8

  • 发明设计人 刘德建;黄梅玲;王宪宇;陈宏展;

    申请日2021-11-04

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/08(20120101);G06F30/27(20200101);

  • 代理机构35233 福州旭辰知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人程春宝

  • 地址 350200 福建省福州市长乐市湖南镇大鹤村

  • 入库时间 2023-06-19 14:08:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-02-08

    公开

    发明专利申请公布

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