融合注意力机制和Bi‑LSTM网络的车辆辅助桥梁损伤评估

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摘要： 基于车辆辅助的桥梁损伤识别具有巨大应用潜力，但仍难以从多源监测数据中提取损伤敏感特征，进而准确评估桥梁损伤状态。为此，提出了基于长短时记忆网络的注意力加权特征融合模型（ALFF‑Net）。该模型通过预置数据重构层，提高了Bi‑LSTM单元对时间序列多尺度特征信息的感知能力。同时结合注意力机制和特征融合策略，降低了深度神经网络下游分支的预测难度，进一步提升了模型对序列数据重要依赖关系的建模能力。（剩余14824字）

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