摘要
为更好地了解桥梁结构,探索温度及应力等因素对桥梁的影响。提出一种基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型建立方法,通过传感器采集大量桥梁温度及应力数据,在时间序列数据基础上对数据向量使用Z-score方法进行标准化处理,借助LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型,准确预测出桥梁温度及应力之间的关系。通过与RNN、GRU模型对比,该模型RMSE、MAPE、MAE值均有不同程度的下降,表明该模型预测效果明显优于其他模型。
出处
《交通世界》
2023年第29期128-131,共4页
Transpoworld
基金
贵州省科技计划项目([2020]1Y280)
贵州省科技计划项目(CXTD[2021]008)
贵州交通职业技术学院科研项目(YYB2020-QN04)。
