基于图卷积神经网络和长短期记忆神经网络的框架结构地震损伤识别方法

专利主权项内容

1.基于图卷积神经网络和长短期记忆神经网络的框架结构地震损伤识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一、使用框架结构在正常状态下的响应监测数据训练多层神经网络模型；其中输入为结构的实际时程响应数据，输出为模型预测的结构响应数据，所述响应数据为各监测点处的位移和加速度；通过图卷积层提取空间关联性，通过长短期记忆层提取时序规律，建立结构的时空特征模型，得到结构响应与损伤之间的关系，学得的非参数模型为后续结构损伤识别和定位提供参考；步骤二、将框架结构在地震作用下的监测数据输入到训练好的多层神经网络模型，获得结构各测点位置处的预测响应，并计算预测响应与真实响应的残差；通过检查监测系统中测点数据之间的时空间关联模式是否被打破，快速发现由结构局部损伤引起的测点异常数据；比对预测残差的大小，对结构损伤进行识别和定位。