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申请/专利权人：广州科技职业技术大学
摘要：本发明公开了基于神经网络技术的建筑结构状态评估方法及系统；本发明涉及建筑工程技术领域；对于数据集D，计算其协方差矩阵。通过求解协方差矩阵的特征值和特征向量，选择前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分。然后将原始数据投影到这些主成分上，得到降维后的数据集Y。这样可以在保留数据主要信息的同时，减少数据的维度和计算复杂度。本发明通过PCA技术提取监测数据中的主要特征，能够消除冗余信息和噪声，从而增强数据的代表性和有效性。BP神经网络则能够捕捉到这些特征与建筑结构状态之间的复杂非线性关系，使得状态评估更加准确可靠。
主权项：1.基于神经网络技术的建筑结构状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，数据工程：收集建筑结构在不同状态下的监测数据，包括位移参数、应力参数、应变参数和温度参数，构建数据集D；S2，PCA降维：对于数据集D，计算其协方差矩阵；通过求解协方差矩阵的特征值和特征向量，选择前k个最大特征值对应的特征向量作为主成分；然后将原始数据投影到这些主成分上，得到降维后的数据集Y；S3，数据划分与BP神经网络模型构建：将数据集Y划分为训练集Dtrain和测试集Dtest，采用交叉验证的方法进行训练；根据训练集Dtrain构建BP神经网络模型；包括确定输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，初始化连接权重和偏置项，选择激活函数和损失函数；S4，模型优化与应用：将优化后的模型应用于实际建筑结构状态的评估中，输入新的监测数据，模型可以输出建筑结构的状态评估结果，为结构的健康监测和预警提供决策支持。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州科技职业技术大学 基于神经网络技术的建筑结构状态评估方法及系统
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