基于深度學習的建筑結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計

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【摘要】文章研究了基于深度學習的建筑結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測系統(tǒng)，融合快速傅里葉變換與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，旨在通過分析振動數(shù)據(jù)檢測結(jié)構(gòu)損傷。研究報告了系統(tǒng)在特征提取和損傷識別方面的能力及應(yīng)用潛力。四折交叉驗證中，訓練和測試準確率達93.48%和93.29%，驗證了其高效性和可靠性。結(jié)果表明，F(xiàn)FT-DCNN架構(gòu)適合作為建筑健康監(jiān)測與預(yù)測工具。（剩余4744字）