基于组合神经网络的建筑结构动力响应预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代建筑结构日益复杂化和对结构安全性能要求的提高，准确预测结构在地震、风荷载等动力作用下的响应变得尤为重要。

传统的结构动力响应分析方法，如有限元法等，往往需要建立复杂的模型，计算量大，且对经验依赖性强。

因此，探索高效、准确的结构动力响应预测方法具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习在结构动力响应预测领域的应用研究逐渐兴起，并取得了一些阶段性成果。

1. 国内研究现状

国内学者在深度学习应用于结构动力响应预测方面开展了一些探索性研究，主要集中在以下几个方面：1.基于bp神经网络的结构动力响应预测：例如，文献[1]提出了一种基于bp神经网络的结构动力响应预测方法，并将其应用于桥梁结构的动力分析。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.组合神经网络构建:研究卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)以及长短期记忆网络(lstm)等不同类型神经网络的特点，探讨其在结构动力响应预测中的适用性，构建基于cnn、rnn和lstm的组合神经网络模型，并对模型结构进行优化。

2.数据预处理:收集建筑结构动力响应相关数据，包括结构参数、荷载信息、动力响应等，并对数据进行预处理，例如数据清洗、归一化、特征提取等，以提高模型训练效率和预测精度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展：
1.文献调研:对建筑结构动力响应预测、组合神经网络等相关领域的国内外研究现状进行系统性的文献调研，了解相关理论基础、研究方法和最新进展，为本研究提供理论支撑和研究方向。

2.数据收集与预处理:收集建筑结构动力响应相关数据，包括结构参数、材料属性、荷载信息、动力响应等。

对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据归一化、特征提取等，以提高模型训练效率和预测精度。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.组合神经网络模型的构建:将cnn、rnn和lstm等不同类型神经网络进行组合，构建新的组合神经网络模型，以充分发挥不同类型神经网络的优势，提高模型的预测精度和泛化能力。

2.数据驱动的结构动力响应预测:利用深度学习技术强大的数据挖掘和非线性拟合能力，建立结构动力响应与荷载特征、结构参数之间的映射关系，实现数据驱动的结构动力响应预测，克服传统方法对经验依赖性强的局限性。

3.模型的可解释性研究:除了关注模型的预测精度，还将探索模型的可解释性，例如分析不同输入特征对模型预测结果的影响程度，以增强模型的可信度和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 谢飞,李爱群.基于改进鲸鱼算法优化深度lstm网络的建筑结构损伤识别[j].振动与冲击,2023,42(04):249-258.

[2] 黎静,周斯瑶,雷宇,谢辉.考虑地震动多指标特征的组合神经网络地震动峰值加速度预测[j].地震工程与工程振动,2022,42(06):21-30.

[3] 潘鹏,张春雷,赵雷,陈波,李佳伟.基于ceemdan-lstm组合模型的建筑结构地震损伤识别方法[j].振动与冲击,2022,41(23):223-231.