CN119478572A 一种矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法 （贵州轻工职业技术学院）_第1页
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CN119478572A 一种矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法 （贵州轻工职业技术学院）_第3页
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号一种矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法根据预测的失稳风险等级构建风险等级划分标的安全风险，从而及时发现潜在安全风险和隐2传感器网络布局：在大跨度屋面的关键结构节点布设多类型传感器步骤2特征对齐如果特征向量的维度不同，先通过全连接层或使用Transformer或自注意力机制对对齐后的特征进行融合，建模模态间的全局依赖d是特征维度；Q=FWQ,K=FWK,V=FWVQKV注意力分数计算：通过点积计算查询和键之间的相似性，并通过Sof;F'=AV3数据预处理：对采集到的多源数据进行时间和频率同步；插补异常值检测：应用统计特性和信号特性方法进行初步异常;4in4.如权利要求1所述一种矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法，其特征在于，基于5[0002]矿洞体验馆项目是在某个原有废弃矿洞基础上进行改建在矿洞外建立了两座大跨度弧形顶面的场馆建筑，由于大跨度屋面结构稳定性至关重要，6;in7使用Transformer或自注意力机制对对齐后的特征进行融合，建模模态间的全局d是特征维度；Q=FWQ,K=FWK,V=FWVQKV;F'=AVTransformer由以下主要组件构成：多头自注意力层，捕捉模态间的全局交互关8[0019]参照图1所示，为本发明一实施例提供的矿洞体验馆大跨度屋面稳定性预测方法9;in;t使用Transformer或自注意力机制对对齐后的特征进行融合，建模模态间的全局d是特征维度；Q=FWQ,K=FWK,V=FWVQKV;F'=AVTransformer由以下主要组件构成：多头自注意力层，捕捉模态间的全局交互关将融合层的输出特征通过全连接层映射到分类类别数;classRiskClassificationOutput(defforward(self,x):;P(H=1)=0.1,P(H=0)=0.9;;;

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