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一種基于LSTM模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法與流程

文檔序號:42327282發(fā)布日期:2025-07-01 19:47閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:所述傾角變化有效區(qū)段具體為多軸傾角聯(lián)合變化區(qū)、時序斜率反轉(zhuǎn)區(qū)、局部幅度差異聚集區(qū),所述傾角聯(lián)動模式區(qū)間包括主軸方向持續(xù)段、位移傾角協(xié)同段、空間位移穩(wěn)定段,所述樣本權(quán)重分配表包括數(shù)據(jù)偏移分組項、樣本優(yōu)先級標(biāo)簽、訓(xùn)練階段權(quán)重系數(shù),所述沉降預(yù)測信息具體為沉降趨勢路徑、跳變密集起始位置、預(yù)測目標(biāo)數(shù)據(jù)序列。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:獲取x、y、z軸傾角數(shù)據(jù),根據(jù)每個軸的傾角數(shù)據(jù)在連續(xù)時間點的斜率變化方向,識別拐點位置,比較各軸向在相同時間段的傾角變化幅度,分析傾角差異在時間上的分布狀態(tài),篩選傾角變化有效區(qū)段的步驟具體為:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:基于所述傾角變化有效區(qū)段,獲取結(jié)構(gòu)三維位移數(shù)據(jù),計算相鄰時間點間的位移向量夾角和模長變化,判斷位移方向的一致性,分析主軸方向的穩(wěn)定性,識別位移方向和傾角變化趨勢一致的時間段,生成傾角聯(lián)動模式區(qū)間的步驟具體為:

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:調(diào)用所述傾角聯(lián)動模式區(qū)間,提取對應(yīng)傾角和沉降數(shù)據(jù),并計算相對于樣本庫均值的變化幅度,判斷每個時間段數(shù)據(jù)的偏移程度,構(gòu)建樣本權(quán)重分配表的步驟具體為:

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:根據(jù)所述傾角聯(lián)動模式區(qū)間和樣本權(quán)重分配表,分析傾角變化序列并檢測微幅跳變點,根據(jù)微幅跳變點的分布密度,識別變化頻率峰值區(qū)段,設(shè)定趨勢預(yù)測路徑的起始位置,對電梯井的沉降行為進(jìn)行預(yù)測,生成沉降預(yù)測信息的步驟具體為:

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:所述識別變化頻率峰值區(qū)段的具體公式為:

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于,還包括:

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:調(diào)用所述沉降預(yù)測信息,獲取預(yù)測值和實際值間的殘差序列,分析每個時間步的預(yù)測誤差,調(diào)整時間窗口內(nèi)的平移步長,計算每種平移狀態(tài)下的誤差均值,通過對比每個平移步驟的殘差均值,根據(jù)誤差和殘差波動的穩(wěn)定性,識別最優(yōu)平移狀態(tài)和對應(yīng)的時間偏移距離,生成結(jié)構(gòu)預(yù)測偏移趨勢數(shù)據(jù)的步驟具體為:

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于lstm模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,其特征在于:所述分析每個平移步長的誤差和殘差波動的穩(wěn)定性的具體公式為:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于LSTM模型的鋼結(jié)構(gòu)電梯井道沉降預(yù)測方法,包括以下步驟,分析三軸傾角數(shù)據(jù),篩選傾角變化有效區(qū)段,提取三維位移數(shù)據(jù)識別傾角聯(lián)動模式區(qū)間,識別偏移幅度構(gòu)建樣本權(quán)重分配表,檢測跳變點,設(shè)定預(yù)測路徑獲取沉降預(yù)測信息,對比殘差識別時間偏移生成結(jié)構(gòu)預(yù)測偏移趨勢數(shù)據(jù)。本發(fā)明中,通過識別傾角拐點并結(jié)合三軸變化幅度差異,實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)段的提取,結(jié)合主軸位移方向識別增強了結(jié)構(gòu)趨勢判斷的方向準(zhǔn)確性,結(jié)合數(shù)據(jù)偏移幅度調(diào)整訓(xùn)練樣本權(quán)重,優(yōu)化模型對關(guān)鍵變形時段的學(xué)習(xí)能力,利用跳變密度,設(shè)定預(yù)測路徑起點,提高了趨勢預(yù)測的行為響應(yīng)性,結(jié)合平移狀態(tài)殘差波動分析,增強預(yù)測結(jié)果的解釋性。

技術(shù)研發(fā)人員:黃凱,黃慧英,蔡榮秋,林寧,郭芷雄,田華健
受保護(hù)的技術(shù)使用者:福建省特種設(shè)備檢驗研究院泉州分院
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/6/30
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