一种基于时序卷积网络的道路基层应变分析方法

摘要

本发明公开了一种基于时序卷积网络的道路基层应变分析方法，本发明先对自动化道路监测系统获取的长期监测数据进行原始数据预处理，在此基础上采用皮尔逊相关性分析，以达到输入数据降维的目的，从而提升模型的预测精度，最后挑选出合适时间段的数据一起输入到时序卷积网络模型进行训练，学习监测数据特征，针对每个时间段之间并不连续的问题，采用权重自迁移的训练方式，使得历史信息特征在下一时间端内相对更加明显，更易被模型学习，有助于提高模型的记忆能力，减少过拟合。此外，本发明不仅可以节约人工和时间成本，还可以为后续的道路养护工作奠定基础。