- 专利标题: 基于parallel CNN-GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备
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申请号: CN202210624426.9申请日: 2022-06-02
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公开(公告)号: CN114912365B公开(公告)日: 2024-06-25
- 发明人: 陈增顺 , 张利凯 , 李思佳 , 关腾达 , 徐振钢 , 徐涛 , 唐杰
- 申请人: 重庆大学
- 申请人地址: 重庆市沙坪坝区沙正街174号
- 专利权人: 重庆大学
- 当前专利权人: 重庆大学
- 当前专利权人地址: 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
- 代理商 郭泽培
- 主分类号: G06F30/27
- IPC分类号: G06F30/27 ; G06F30/28 ; G06N3/045 ; G06N3/0464 ; G06N3/0442 ; G06N3/082 ; G06F113/08 ; G06F119/14
摘要:
本发明涉及建筑结构风压预测技术领域,公开了一种基于parallel CNN‑GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备,其中,方法包括:获取建筑结构的原始风压数据;构建parallelCNN‑GRU神经网络模型;利用所述原始风压数据对所述parallel CNN‑GRU神经网络模型进行训练,得到训练完成的parallel CNN‑GRU神经网络模型;采集建筑结构的实时风压数据,并将所述实时风压数据输入所述训练完成的parallel CNN‑GRU神经网络模型,得到所述建筑结构的完整风压数据。本发明提供了的基于parallel CNN‑GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备,解决了现有风压数据采集中异常、失真、损失数据频繁出现的问题。
公开/授权文献
- CN114912365A 基于parallel CNN-GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备 公开/授权日:2022-08-16