【摘 要】
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由于磁流变阻尼器(MR阻尼器)的双粘性和滞回特性,逆模型很难被准确获取.为此,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提取特征的能力,双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)神经网络处理时间依赖问题的能力,磁流变阻尼器本身输入和输出存在时间依赖的特性,采用CNN-BiLSTM组合网络来预测模型.对比均方根误差和预测时间发现,相比于单纯的BiLSTM网络,所提的网络提高了模型的精度,在预测时间上也
【机 构】
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黑龙江科技大学 电气与控制工程学院,黑龙江 哈尔滨 150022
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由于磁流变阻尼器(MR阻尼器)的双粘性和滞回特性,逆模型很难被准确获取.为此,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提取特征的能力,双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)神经网络处理时间依赖问题的能力,磁流变阻尼器本身输入和输出存在时间依赖的特性,采用CNN-BiLSTM组合网络来预测模型.对比均方根误差和预测时间发现,相比于单纯的BiLSTM网络,所提的网络提高了模型的精度,在预测时间上也有了极大的提升.
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