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申请/专利权人：浙江数智交院科技股份有限公司
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260722A
主分类号：G06F18/27
分类号：G06F18/27;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/22;G06N3/045;G06N3/042
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种工程结构大气腐蚀预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及土木工程性能预测技术领域，该方法包括：获取目标工程结构的目标预测需求数据；基于相似性规则对目标预测需求数据和预先建立的大气腐蚀数据集进行特征相似的数据点的关联；对关联得到的目标结构化数据集进行多次特征抽样，得到多个目标输入特征；每个目标输入特征包括通过特征抽样得到的目标结构化采样子数据特征和除目标结构化采样子数据特征外的目标余特征；基于各个目标输入特征和预先训练的集成图神经网络，确定目标工程结构的目标腐蚀预测结果。这种基于集成图神经网络的大气腐蚀预测方式，增强了方法分析中对关联数据的分析能力，提高了预测结果的准确率。
主权项：1.一种工程结构大气腐蚀预测方法，其特征在于，包括：获取目标工程结构的目标预测需求数据；其中，所述目标预测需求数据包括环境数据和材料数据；基于相似性规则对所述目标预测需求数据和预先建立的大气腐蚀数据集进行特征相似的数据点的关联，得到目标结构化数据集；对所述目标结构化数据集进行多次特征抽样，得到多个目标输入特征；其中，每个所述目标输入特征包括通过特征抽样得到的目标结构化采样子数据特征和除所述目标结构化采样子数据特征外的目标余特征；基于各个所述目标输入特征和预先训练的集成图神经网络，确定所述目标工程结构的目标腐蚀预测结果；其中，所述集成图神经网络包括与所述目标输入特征一一对应的多个图神经网络回归器，每个所述图神经网络回归器是基于对样本结构化数据集进行随机抽样得到的结构化采样子数据集和余特征数据集训练得到的，所述样本结构化数据集是基于相似性规则对所述大气腐蚀数据集中的数据点进行关联得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江数智交院科技股份有限公司 工程结构大气腐蚀预测方法、装置、电子设备及存储介质
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