摘要
在复杂的土木工程结构检测过程中,为了提高检测效率和准确性,需要优化检测模型。因此本文针对土木工程结构的特性进行深入分析,结合数据驱动的深度学习理念,构建了一种基于神经网络的结构检测模型。对多个土木工程实例的检测数据进行验证,本文提出的方法在预测结果上与实际检测值表现出更高的一致性。试验结果表明,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)两项指标均显著减少,说明优化后的模型在复杂土木工程环境中具有应用潜力。这个研究为土木工程结构的健康监测与维护提供了新的思路和方法,具有重要的实际应用价值。
出处
《中国新技术新产品》
2025年第11期89-91,共3页
New Technology & New Products of China
