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SSE-DeepFM:一种针对水运工程中公共建筑抗震预测的智能嵌入共享算法

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在世界范围内,水运工程遭受地震破坏并不少见,增强国内的水运工程抗震研究也有助于我国在国际上取得更多码头设计工程.水运工程抗震研究包括对水运工程建筑的抗震预测,以在未发生地震时进行先期排查隐患.本文主要针对水运工程中承载工作人员生活起居、物流加工等公共建筑进行抗震预测.这些建筑的抗震预测与其他区域的公共场所建筑抗震预测相似.此外抗震预测中还有需要特征交互、样本存在长尾效应等问题.因此,本文提出了基于随机嵌入共享的SSE-DeepFM算法,通过随机嵌入向量的替换实现抗过拟合.SSE-DeepFM内部的因子分解机和深度神经网络可以进行低阶和高阶的特征交叉,挖掘建筑特征之间的关联与建筑损毁的关系.实验表明,SSE-DeepFM在用于抗震预测的测试集上取得了更好的预测效果.

邬春学、马雨舟

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上海理工大学,上海 200082

建筑抗震预测 水运工程 机器学习 抗过拟合 特征交叉

国家重点研发计划上海市科技创新行动计划

2018YFC081020419511105103

2022

中国水运(下半月)
中国水运报刊社

中国水运(下半月)

影响因子:0.445
ISSN:1006-7973
年,卷(期):2022.22(7)
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