【摘 要】
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为提高建筑结构智能控制的控制精度及稳定性,在长短时记忆（LSTM）网络理论基础上,提出一种基于深度学习的智能控制算法.通过构建深度学习框架,设计LSTM智能控制器,并将其性能测
【机 构】
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武汉理工大学道路桥梁与结构工程湖北省重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51978550);湖北省自然科学基金资助项目(2016CFA020);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019-YB-024)
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为提高建筑结构智能控制的控制精度及稳定性,在长短时记忆（LSTM）网络理论基础上,提出一种基于深度学习的智能控制算法.通过构建深度学习框架,设计LSTM智能控制器,并将其性能测试结果与反向传播（BP）和径向基函数（RBF）神经网络控制器进行对比.以Benchmark模型为对象,分析了不同外部激励工况下LSTM智能控制器的泛化能力,并提出了基于结构响应的H2范数评价指标.结果表明:BP和RBF神经网络框架的预测结果相比LSTM框架可能发生局部最优现象,且收敛精度较低;原输入工况下,LSTM控制器的误差为3.30×10-4,控制效果最高达65.0%;变激励工况下,LSTM控制器的响应峰值及H2范数评价指标均优于BP和RBF神经网络控制器,说明LSTM智能控制器具有良好的控制和泛化性能.
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