基于生成式对抗网络模拟人群跳跃荷载的方法

摘要

本发明涉及一种基于生成式对抗网络模拟人群跳跃荷载的方法，该方法包括：(1)利用高精度测力板收集单人跳跃荷载数据，利用三维动作捕捉技术收集人群跳跃荷载数据。(2)将单人跳跃荷载进行分解，可以得到脉冲、脉冲能量序列和脉冲间隔序列。(3)将脉冲、脉冲能量序列和脉冲间隔序列视为高维随机变量，并利用生成式对抗网络学习其概率分布，并用此分布生成新的样本。脉冲和脉冲能量序列的真实样本来自单人跳跃荷载实验，脉冲间隔序列的真实样本来自人群跳跃荷载实验。(4)将生成的脉冲按照生成的脉冲能量序列和生成的脉冲间隔序列进行连接，得到人群跳跃荷载。现有的人群跳跃荷载模型，都是人工提取跳跃荷载的特征，并且将这些特征假定为随机变量，利用实测数据给出其概率分布。本发明使用深度学习中的生成式对抗网络方法从真实样本中学习高维随机变量的概率分布，实现对数据特征的自动提取，可以生成与真实样本非常相似的高质量样本。