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# 建筑结构响应预测项目
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## 项目概述
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本项目使用时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）模型来预测建筑结构在地震波和简谐波激励下的响应。模型基于底部传感器的振动数据预测多个传感器的响应，实现结构健康监测和振动控制。
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## 主要特性
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- **多输出预测**：基于单个输入传感器预测5个输出传感器的响应
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- **时间序列建模**：使用TCN处理序列数据，支持长距离依赖
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- **数据增强**：支持有/无TMD（调谐质量阻尼器）条件下的数据训练
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- **自动化评估**：提供完整的训练和测试流程
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## 项目结构
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Building-main/
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├── src/
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│ ├── __init__.py
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│ ├── config.py # 配置文件，包含模型和训练参数
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│ ├── dataset.py # 数据集处理和数据加载器
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│ ├── model.py # TCN模型定义
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│ ├── train.py # 训练脚本
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│ └── evaluate.py # 评估脚本
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├── downloads/ # 数据目录
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│ ├── Non_TMD/ # 无TMD数据
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│ │ ├── train/ # 训练数据
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│ │ ├── val/ # 验证数据
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│ │ └── test/ # 测试数据
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│ └── TMD/ # 有TMD数据
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├── 数据链接.txt # 数据下载链接配置文件
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├── download_from_data_links.py # 数据下载脚本
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├── best_model.pth # 训练好的模型权重
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└── README.md # 项目说明文档
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## 环境要求
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- Python 3.8+
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- PyTorch 1.9+
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- CUDA（可选，用于GPU加速）
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- 其他依赖：numpy, pandas, scikit-learn, matplotlib
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## 安装依赖
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1. 创建虚拟环境：
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```bash
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python -m venv .venv310
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# Windows
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.venv310\Scripts\activate
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# Linux/Mac
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source .venv310/bin/activate
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```
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2. 安装依赖：
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```bash
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib
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```
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## 数据准备
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### 下载数据
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运行数据下载脚本从配置文件下载数据：
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```bash
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python download_from_data_links.py
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```
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脚本会从 `数据链接.txt` 中读取下载链接，并将数据保存到 `downloads/` 目录。
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### 数据格式
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数据为CSV格式的长表结构，包含以下字段：
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- `code`: 传感器编码
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- `type`: 数据类型
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- `time`: 时间戳
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- `value1`, `value2`, `value3`: 三个轴的振动值
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### 数据集说明
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- **Non_TMD**: 无调谐质量阻尼器条件下的数据
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- **TMD**: 安装调谐质量阻尼器条件下的数据
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- 包含谐波激励（不同频率和振幅）和地震波激励数据
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## 配置说明
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主要配置参数在 `src/config.py` 中：
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- **数据配置**：
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- `SEQ_LEN`: 序列长度（512）
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- `STEP_SIZE`: 滑动窗口步长（20）
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- `BATCH_SIZE`: 批大小（256）
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- **传感器配置**：
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- `INPUT_SENSOR`: 输入传感器编码（'WSMS00012'）
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- `OUTPUT_SENSORS`: 输出传感器编码列表
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- `INPUT_AXIS`: 输入轴（'value1' - X轴）
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- `OUTPUT_AXIS`: 输出轴（'value3' - Z轴）
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- **模型配置**：
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- `CHANNELS`: TCN各层通道数 [64, 64, 128, 128, 256, 256]
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- `KERNEL_SIZE`: 卷积核大小（5）
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- `DROPOUT`: Dropout率（0.2）
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- **训练配置**：
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- `LEARNING_RATE`: 学习率（1e-4）
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- `EPOCHS`: 训练轮数（50）
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- `WEIGHT_DECAY`: 权重衰减（1e-3）
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## 训练模型
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### 基本训练
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运行训练脚本：
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```bash
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cd src
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python train.py
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```
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训练过程会：
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1. 加载Non_TMD条件下的训练和验证数据
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2. 初始化TCN模型
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3. 使用AdamW优化器和学习率调度器训练
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4. 保存最佳模型到 `best_model.pth`
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### 高级训练选项
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修改 `src/config.py` 中的参数来自定义训练：
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- 调整学习率、批大小等超参数
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- 启用/禁用早停（`ENABLE_EARLY_STOP`）
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- 修改模型架构参数
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## 模型评估
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运行评估脚本：
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```bash
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cd src
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python evaluate.py
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```
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评估过程会：
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1. 加载测试数据
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2. 加载训练好的模型权重
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3. 对测试数据进行预测
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4. 生成可视化结果保存为 `test_results.png`
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## 模型架构
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### BuildingTCN
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- **输入**: (batch_size, seq_len, 1) - 底部传感器X轴数据
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- **输出**: (batch_size, seq_len, 5) - 5个传感器的Z轴预测
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- **架构**: 多层TCN + 线性输出层
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### TemporalConvNet
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- 使用膨胀卷积（dilation）实现长距离依赖
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- 残差连接保证梯度传播
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- 权重归一化提高训练稳定性
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## 使用说明
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### 自定义数据集
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1. 将新数据放入 `downloads/Non_TMD/` 或 `downloads/TMD/` 相应子目录
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2. 确保数据格式符合要求
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3. 修改 `src/config.py` 中的传感器配置（如需要）
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4. 重新运行训练脚本
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### 预测新数据
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1. 准备输入数据（CSV格式）
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2. 修改 `src/dataset.py` 中的数据加载逻辑
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3. 使用加载的模型进行推理
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## 注意事项
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- 确保数据目录结构正确
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- GPU内存不足时可适当减小 `BATCH_SIZE`
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- 模型收敛可能需要调整学习率
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- 测试数据可视化仅显示第一个batch的第一条序列
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## 贡献
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欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目。
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## 许可证
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本项目仅供学习和研究使用。
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