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基于优化算法的高层建筑结构能源效率设计方法
引言
高层建筑结构的响应通常包括位移、加速度、应力等多个方面。传统的预测方法多基于线性假设和简化模型，但这些方法在应对复杂多变的工况时存在局限性。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），能够通过对历史数据的训练捕捉到复杂的非线性关系，从而有效预测结构在不同载荷和环境条件下的响应。
随着人工智能技术的不断发展，未来高层建筑的结构设计将逐渐朝着智能化和实时化的方向发展。基于AI优化算法的设计系统可以根据实时数据不断优化设计方案，快速响应外部环境变化，提高建筑的适应性和安全性
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