[发明专利]高层建筑风压短期预测方法、异常数据补全方法及装置

摘要

本发明公开了一种高层建筑风压短期预测方法、异常数据补全方法及装置，包括采集高层建筑的历史风压数据，并采用经验模态分解算法将所述原始风压数据序列分解成多个IMF分量和一个RES分量；将分解得到的IMF分量输入BiGRU神经网络模型中进行迭代训练，优化模型参数，得到训练好的BiGRU神经网络模型；采集高层建筑的实时风压数据，将实时风压数据输入训练好的BiGRU神经网络模型中，通过BiGRU神经网络模型得到高层建筑的风压预测数据；本发明基于经验模态分解算法与BiGRU模型实现，将分解后的IMF分量输入到BiGRU深度神经网络模型中，风压预测数据的预测精度高，能够准确评估高层建筑的表面风压。