【摘 要】
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针对桥梁结构健康监测中长期累积的海量监测数据,利用相空间重构技术对监测信息时间序列进行重构,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对重构后相空间中的相点进
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针对桥梁结构健康监测中长期累积的海量监测数据,利用相空间重构技术对监测信息时间序列进行重构,通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法对重构后相空间中的相点进行回归,建立时间序列过去行为的有关模式,进而推断其未来发展趋势,从而为桥梁结构的在线安全预警打下基础。采用该技术对重庆市偏岩子大桥的应变、倾斜度监测变量进行预测,并与自回归移动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)模型的预测结果对比分析。实验结果表明:1对于桥梁监测数据,SVM的预测精度优于ARMA模型;2随着预测步数的增加,ARMA预测精度急剧下降,ARMA仅适用于短期预测,而SVM能预测的时间段更长;3SVM预测所需的建模样本量更小,预测效率更高。
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