基于EEMD-DNN的振动台结构位移响应预测方法及装置
授权
摘要
本发明公开了一种基于EEMD‑DNN的振动台结构位移响应预测方法及装置，采集振动台加速度时程记录，并将该加速度时程记录分为训练集和测试集；对训练集中的加速度时程记录依次进行二次数值积分和集合经验模态分解，获得训练样本集；将训练样本集输入预先构建的深度神经网络模型中，进行迭代训练，优化模型参数，得到优化后的深度神经网络模型；将测试集输入优化后的深度神经网络模型中，预测得到振动台的位移时程曲线，进而还原振动台真实的结构位移响应；本发明基于集合经验模态分解和深度神经网络模型，整个过程具有自适应性，适用范围广，预测精度高。
基本信息
专利标题 ：
基于EEMD-DNN的振动台结构位移响应预测方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113465733A
申请号 ：
CN202110927785.7
公开（公告）日 ：
2021-10-01
申请日 ：
2021-08-13
授权号 ：
CN113465733B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
陈增顺华建民孙得璋张利凯黄乐鹏薛暄译袁晨峰
申请人 ：
重庆大学;中国地震局工程力学研究所
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区沙正街174号
代理机构 ：
重庆乐泰知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
雷钞
优先权 ：
CN202110927785.7
主分类号 ：
G01H17/00
IPC分类号 ：
G01H17/00 G01M7/02 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01H
机械振动或超声波、声波或次声波的测量
G01H17/00
不包含在本小类其他组中的机械振动或超声波、声波或次声波的测量
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2021-10-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01H 17/00
申请日 : 20210813
申请日 : 20210813
2021-10-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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