一种基于深度学习建筑结构参数识别与地震响应预测技术

摘要

本发明公开了一种基于深度学习建筑结构参数识别与地震响应预测技术，包括以下步骤：A.采用多层多通道长短期记忆神经网络来构建加速度激励a和建筑结构加速度响应之间的隐含关系，网络的可训练参数用θ表示，同时加入残差连接，增强模型的学习能力；B.运用纽马克‑β法对网络预测的加速度积分，得到不同时刻的速度和位移响应。本发明与现有技术相比的优点在于：可实现建筑结构参数识别与地震响应预测，用于对建筑损伤识别与安全状态评价。