典型文献
基于Inception-GRU模型的泄洪建筑物结构安全状态智能识别
文献摘要：
为保障水利枢纽的泄洪安全,以Inception模块为主体结构,结合门控循环单元(GRU)和高效通道注意力(ECA)机制,提出了Inception-GRU深度神经网络模型,通过采集的多测点泄洪振动数据,智能识别泄洪建筑物的结构安全状态.用工程数据进行测试,结果表明,该模型能以97.15％的准确率完成结构安全智能识别任务,准确率较Inception模型、CNN-GRU模型、Inception-LSTM模型分别提高6.90、5.69、2.03个百分点.对泄洪振动数据进行数据预处理后,以三维矩阵的形式输入网络,可以有效降低模型参数量,提高模型效率.
文献关键词：
深度神经网络;结构安全;智能识别;Inception模型;门控循环单元
中图分类号：
作者姓名：
刘昉;陈浩东;梁超;庞博慧
作者机构：
天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津300354;华能澜沧江水电股份有限公司,云南 昆明650214
文献出处：
引用格式：
[1]刘昉;陈浩东;梁超;庞博慧-.基于Inception-GRU模型的泄洪建筑物结构安全状态智能识别)[J].人民黄河,2022(12):101-105,111
A类：
B类：
Inception,GRU,泄洪建筑物,建筑物结构,结构安全,安全状态,智能识别,水利枢纽,洪安,主体结构,门控循环单元,高效通道注意力,ECA,深度神经网络模型,多测点,工程数据,全智能,百分点,数据预处理,入网,模型参数量
AB值：
0.329321
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