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申请/专利权人：中铁南方投资集团有限公司;中铁南方(广东)投资有限公司
摘要：本发明公开了一种多源数据融合下基于PSO‑LSTM算法的公路桥梁结构损伤识别方法，包括S1：获取原始数据集，对所述原始数据集进行损伤状态标注，并将所述原始数据集划分为训练集和测试集；S2：对训练集和测试集进行归一化处理；S3：建立长短期记忆网络LSTM模型，其中，LSTM模型的部分超参数通过粒子群优化算法进行优化，基于优化后的超参数构建用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型；S4：得到最终用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型；S5：基于最终用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型，对待测桥梁结构数据进行识别，得到对应的桥梁损伤状态识别结果。本发明解决了传统模型识别桥梁损伤结果不准确，影响后续工作人员对桥梁损伤进行及时养护，从而存在危害交通安全的风险的技术问题。
主权项：1.多源数据融合下基于PSO-LSTM算法的公路桥梁结构损伤识别方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：获取桥梁结构检测原始数据集，按照所述原始数据集所对应的桥梁结构的损伤状态类型对所述原始数据集进行损伤状态标注，并将所述原始数据集划分为训练集数据和测试集数据；S2：对所述训练集数据和测试集数据进行归一化处理；S3：建立长短期记忆网络LSTM模型并对其进行超参数优化，其中，所述长短期记忆网络LSTM模型的部分超参数通过粒子群优化算法PSO进行优化，基于优化后的超参数构建用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型；S4：通过训练集数据训练所述用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型，并通过测试集数进行预测性能评价，得到最终用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型；S5：基于所述最终用于公路桥梁结构损伤识别的LSTM模型，对待测桥梁结构数据进行识别，得到对应的桥梁损伤状态识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中铁南方投资集团有限公司 中铁南方(广东)投资有限公司 多源数据融合下基于PSO-LSTM算法的公路桥梁结构损伤识别方法
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