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申请/专利权人：四川农业大学
摘要：本发明涉及建筑结构风荷载研究技术领域，并具体公开了一种非独立低矮建筑风压场预测方法及设备，包括获取非独立建筑表面风压场的风压场特征参数和风压场统计特征参数并构建数据集，根据所述数据集神经网络模型，通过贝叶斯优化器概率优化方法、反向传播、优化算法以及嵌套神经网络，得到风压场预测模型，根据所述风压场预测模型进行风压场预测，本发明提出的一种非独立低矮建筑风压场预测方法特别适用于处理建筑指标众多且变化大的情况，能够在一定程度上提升对非独立低矮建筑全局预测精度，尤其是边缘、角落以及流动分离区等危险区域的预测精度。
主权项：1.一种非独立低矮建筑风压场预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取非独立建筑表面风压场的风压场特征参数和风压场统计特征参数，将所述风压场特征参数作为输入变量，将所述风压场统计特征参数作为输出变量，并构建数据集；S2、将所述输入变量作为神经元，构建神经网络模型，根据所述数据集训练所述神经网络模型，获取第一预测模型；S3、通过贝叶斯优化器概率优化方法确定所述第一预测模型的超参数；S4、根据所述超参数初始化所述第一预测模型，根据所述数据集结合反向传播和优化算法进行训练，获取第二预测模型；S5、根据所述输入变量从所述第二预测模型中单次获取输出变量，再将获取的输出变量置于输入变量中，生成新神经元，构建嵌套神经网络模型，并重复步骤S3至S5，直到达到预设的重复次数，得到风压场预测模型；S6、根据所述风压场预测模型进行风压场预测；其中，单次获取输出变量按照风压场统计矩阵的阶数作为获取顺序，所述获取顺序依次为风压系数均值、风压系数标准差、风压极值正压、风压极值负压、风压系数偏度以及风压系数峰度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川农业大学 一种非独立低矮建筑风压场预测方法及设备
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