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基于深度学习的时间序列估计用于结构动态非线性预测( Time series estimation based on deep Learning for structural dynamic nonlinear prediction )
H Peng J Yan Y Yu Y Luo
本文探讨了在土木工程应用中分析和预测结构动力非线性行为的最新深度学习技术。本文采用分段线性最小二乘(PLLS)法、全连通神经网络(FCNN)法和长短时记忆神经网络(LSTMNN)法对结构在周期、冲击和地震荷载作用下的动力响应应用进行了研究和比较。这些方法基于自回归模型和时间序列估计模型，在结构使用不可测输入激励时仍然有效。用有限元法分析了一个六层钢框架的动力响应，验证了这些方法的有效性。实验结果表明，基于自回归模型的PLLS和FCNN方法的性能不如基于时间序列估计模型的LSTMNN方法，且预测峰值均方误差较大。此外，PLLS方法对噪声比较敏感，但基于深度学习的FCNN和LSTMNN方法具有很高的鲁棒性和抗噪声性能。揭示了深度学习方法在土木工程结构行为分析中应用的可行性。
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