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摘 要:本发明提供一种基于动态深度学习的隧道灾后损伤预警方法及系统,包括以下步骤:步骤1:收集既有隧道样本灾后信息;步骤2:训练评估隧道灾后损伤级别的softmax分类器;步骤3:采集关键指标数据,训练并实时更新预测灾后关键指标发展趋势的LSTM深度学习模型;步骤4:采用LSTM模型预测灾后关键指标发展趋势,并采用softmax分类器根据未来时刻关键指标数值和隧道结构设计参数评估未来时刻隧道系统损伤级别;步骤5:若任一关键指标超过某级阈值或隧道系统达到某损伤级别,则输出对应报警信息和剩余救援时间,否则退出。本发明对灾后隧道系统损伤发展趋势进行超前预测,为隧道灾后高效救援提供指导。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211091997.7 | 专利名称: | 一种基于动态深度学习的隧道灾后损伤预警方法及系统 |
申请日: | 2022-09-07 | 申请/专利权人 | 西南交通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 四川省成都市金牛区二环路北一段111号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/13搜分类 隧道搜索 |
公开/公告日: | 2022-12-16 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115238365B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |