【摘 要】
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在工程测量中桥梁主构件的应力应变监测数据呈现出非线性、非平稳的特点,因此实现桥梁关键位置的应变数据准确预报显得至关重要。近年来随着神经网络计算算法的快速发展,回声状态网络（Echo State Network,ESN）作为一类新型的递归神经网络已经被用于桥梁的健康状态预测。多储备池回声状态网络（Multi-Reservoir Echo State Network,MR-ESN）作为ESN的改进算法
【机 构】
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在工程测量中桥梁主构件的应力应变监测数据呈现出非线性、非平稳的特点,因此实现桥梁关键位置的应变数据准确预报显得至关重要。近年来随着神经网络计算算法的快速发展,回声状态网络（Echo State Network,ESN）作为一类新型的递归神经网络已经被用于桥梁的健康状态预测。多储备池回声状态网络（Multi-Reservoir Echo State Network,MR-ESN）作为ESN的改进算法,除了包含ESN的高效率和深度学习的优势,同时兼并优于ESN的预测精度、更丰富的动态特性、更强的信息处理能力以及简单的训练机制,因此文章提出了一种基于MR-ESN算法来预报桥梁应变状态的变化。在桥梁工程试验数据分析中,文章分别利用灰色系统预测模型（GM（1,1））、长短期记忆神经网络（LSTM）、传统ESN以及MR-ESN对某桥梁应变数据进行有效性验证。结果表明:MR-ESN算法相较于其他算法具有更好的预报精度和泛化能力。
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