一种结构多尺度异类响应的非线性映射智能建模方法

摘要

本发明公开了一种结构多尺度异类响应的非线性映射智能建模方法，包括如下步骤：提取各次荷载作用下的结构全局响应（位移等）时序数据和局部响应（应变等）时序数据的非平稳段，并存储为一一对应的两个或多个数据集（全局/局部）；将全局/局部响应数据集按照固定比例划分为训练集与检验集，并进行归一化等预处理；设计长短期记忆（LSTM）回归网络，设定网络训练参数，采用训练集数据对神经网络进行训练学习；模型训练达到预设Epoch后，检查已训练模型回归预测结果与检验集数据的均方根误差（RMSE），如其足够小，则该网络模型可投入使用，反之则调整网络参数和训练参数进行重新训练。与现有技术相比，本发明方法逻辑严密，考虑因素全面，实施有章可循。