针对冬奥会延庆赛区临时设施的安全性和可使用性,本文充分结合信号处理算法与深度神经网络,提出了一种由希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对时序数据进行信号分解和信号特征提取,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)进行临时设施运行趋势预测2部分构成模型。该模型基于受严寒天气和大客流诱发的看台振动等一系列外因影响所测得的真实振动和倾角数据,实现对设施进行有效的预测,以避免发生安全问题,解决了由于受数据中一些无关特征因素的干扰导致预测准确度低的问题。论文提出的方法与循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、门控循环网络(gated recurrent neural network,GRU)、双向RNN和双向GRU等运行趋势预测方法进行比较,验证了本文方法的可行性和有效性,实验结果也说明所提出的模型在此类任务中表现非常出色。
常明煜;田乐;郭茂祖;
北京建筑大学电气与信息工程学院,北京100044 北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京100044
计算机与自动化
时间序列预测;希尔伯特黄变换;长短期记忆网络;信号处理;趋势预测;临时设施;预测方法;数据分析;自然语言处理
《智能系统学报》 2024 (001)
P.228-237 / 10
科技部科技冬奥重点专项(2021YFF0306303);国家自然科学基金项目(62271036)。
10.11992/tis.202303003
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