基于混合输入神经网络模型的桥梁热边界条件预测方法、装置及介质

摘要

本发明公开了一种基于混合输入神经网络模型的桥梁热边界条件预测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取样本数据并进行处理，得到数据集；混合输入神经网络模型包括多层感知器和循环神经网络两个分支，多层感知器用于处理数据集中的表面角度数据，识别表面位置；循环神经网络用于对数据集中的气象数据进行操作，并记忆不同时间长度的数值依赖关系；将两个分支输出的数据串联后，通过全连接的多层感知器后，得到模型的输出结果；利用数据集训练模型，将获取的气象数据和表面角度数据输入训练好的模型，得到预测结果，完成所需时间步内桥梁结构热边界条件的预测。本发明提供的方法，预测精度高，具有很好的工程实用性。