[1]廖斯汉.基于深度学习的综合管廊结构健康监测系统优化[J].水利与建筑工程学报,2026,(02):57-61.[doi:10.3969/j.issn.1672-1144.2026.02.008]
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基于深度学习的综合管廊结构健康监测系统优化()

《水利与建筑工程学报》[ISSN:1672-1144/CN:61-1404/TV]

卷:
期数:
2026年02期
页码:
57-61
栏目:
出版日期:
2026-04-30

文章信息/Info

作者:
廖斯汉
福建建工集团有限责任公司,福建福州350003
关键词:
综合管廊结构健康监测卷积神经网络长短时记忆网络
分类号:
TU990.01
DOI:
10.3969/j.issn.1672-1144.2026.02.008
文献标志码:
A
摘要:
针对综合管廊结构健康监测中传统方法误报率高、效率低的问题,提出一种融合卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)的混合模型,并引入动态权重分配策略优化模型参数。试验结果表明:系统对裂缝、沉降等典型损伤的识别准确率达98.2%,误报率较传统方法降低43.5%,且模型计算效率提升30%。通过算法创新与工程验证,该研究为管廊智能化监测提供了可靠的解决方案,在提升基础设施运维效率、降低安全风险方面具有重要实践价值,同时为深度学习在土木工程健康监测领域的应用拓展了理论边界。

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2025-12-27     修稿日期:2026-02-21
基金项目:福建省住房和城乡建设行业科技研究开发项目(2022-K-256)
作者简介:廖斯汉(1980—),男,高级工程师,主要从事智慧基础设施、施工管理工作。E-mail:25691818@qq.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01