【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器学习，具体涉及一种建筑结构故障预测方法。
技术介绍
1、随着建筑物使用年限的增加和自然环境的影响，建筑结构可能会出现不同程度的损伤和老化，建筑结构的故障预测在现代建筑工程中具有重要意义，在结构故障预测中，传感器数据是至关重要的，这些传感器可以包括加速度计、应变仪、位移传感器和环境传感器等，它们被安装在建筑物的关键部位，以持续收集结构的动态响应和环境条件，通过先进的技术手段对这类建筑物数据进行预测，不仅可以确保建筑物的安全性，还能延长其使用寿命，优化维护策略，降低维护成本。
2、在建筑结构故障的数据处理中，非平稳时间数据的处理是一个显著的挑战，非平稳时间数据是指时间序列数据中，其统计特性随着时间发生变化的数据，这类数据在建筑结构故障数据中常见，例如，由于环境条件、使用载荷和材料老化等因素引起的结构响应变化，处理非平稳周期数据的难点包括：数据可能包含多个嵌套的时间周期成分、传感器可能由于各种原因导致数据缺失或噪声、建筑结构的响应特性会随时间变化等，这使得模型需要能够动态调整以捕捉这些变化。
3、为了...
【技术保护点】
1.一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤S31中对输入建筑结构故障数据进行傅里叶变换，其中得到频域表示 ，具体公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤S32中使用多个卷积核在频域上进行卷积运算，具体公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤S33中通过参数矩阵实现时间特征嵌入，捕捉建筑结构故障中的时序位置信息，获得特征表示，具体公式如下：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤s31中对输入建筑结构故障数据进行傅里叶变换，其中得到频域表示 ，具体公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤s32中使用多个卷积核在频域上进行卷积运算，具体公式如下：
4.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤s33中通过参数矩阵实现时间特征嵌入，捕捉建筑结构故障中的时序位置信息，获得特征表示，具体公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种建筑结构故障预测方法，其特征在于，所述步骤s4中，将输入的特征按指定的窗口规模进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵廷，刘广丽，范国庆，蔺昊地，路萍，
申请(专利权)人：岳正检测认证技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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