基于特征分解的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)分析
定 價:168 元
- 作者:辛景舟等
- 出版時間:2025/3/1
- ISBN:9787030808820
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:U44
- 頁碼:248
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:B5
本書系統(tǒng)論述了作者團隊在橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)挖掘方面所取得的階段性成果,主要內(nèi)容包括橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)理論、離散型與連續(xù)型缺失監(jiān)測數(shù)據(jù)恢復(fù)方法、監(jiān)測數(shù)據(jù)分離方法、監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測方法,涵蓋各類型橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)的歷史值修復(fù)、流式數(shù)據(jù)解耦、超前預(yù)測,可為橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)的深度利用提供技術(shù)支持。
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(1) 2013-09 至 2019-06, 重慶交通大學(xué), 橋梁與隧道工程, 博士
(2) 2009-09 至 2013-07, 重慶交通大學(xué), 橋梁工程, 學(xué)士(1) 2023-11 至今, 重慶交通大學(xué), 山區(qū)橋隧國重, 教授(破格)
(2) 2020-11 至 2023-10, 重慶交通大學(xué), 土木工程學(xué)院, 副教授(破格)
(3) 2019-07 至 2020-10, 重慶交通大學(xué), 土木工程學(xué)院, 講師橋梁工程/橋梁健康監(jiān)測全國高校黃大年式教師團隊方向(智能監(jiān)測)帶頭人,重慶市杰出青年科學(xué)基金獲得者,巴渝學(xué)者青年學(xué)者,博士生導(dǎo)師,博士后合作導(dǎo)師,世界交通運輸大會橋梁監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)委員會委員,ICDMS 2024技術(shù)委員會委員,6個SCI期刊第一客座主編,2個SCI/ESCI期刊專題顧問委員會委員(Topical Advisory Panel Member),《Intelligence & Robotics》和《長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》青年編委,Automation in Construction、Mechanical System and Signal Processing等20余個領(lǐng)域高水平期刊審稿人,中國振動工程學(xué)會、中國公路學(xué)會高級會員、美國土木工程師協(xié)會會員。
目錄
第1章 緒論 1
1.1 橋梁健康監(jiān)測的意義 1
1.2 橋梁健康監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)成 3
1.3 橋梁健康監(jiān)測數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀 5
參考文獻 6
第2章 橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)特征與分析理論 10
2.1 橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)特征分析 10
2.1.1 非平穩(wěn)性 14
2.1.2 非高斯性 16
2.1.3 多尺度特征 18
2.1.4 相關(guān)性分析 19
2.2 信號分解理論 27
2.2.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 27
2.2.2 變分模態(tài)分解 28
2.3 信號冗余判別理論 30
2.3.1 能量熵增量 30
2.3.2 排列熵 31
2.3.3 Kullback-Leibler散度 31
2.4 信號特征提取理論 32
2.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 33
2.4.2 全卷積網(wǎng)絡(luò) 35
2.4.3 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 36
2.4.4 時序卷積網(wǎng)絡(luò) 38
2.5 本章小結(jié) 40
參考文獻 40
第3章 橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)恢復(fù)方法 42
3.1 引言 42
3.2 基于LSTM的隨機缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法 43
3.2.1 恢復(fù)方法步驟 43
3.2.2 實例分析 46
3.3 基于TVFEMD和ED-LSTM的連續(xù)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法 50
3.3.1 恢復(fù)方法步驟 50
3.3.2 實例分析 54
3.4 基于SVMD-TCN-MHA-BiGRU的連續(xù)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法 62
3.4.1 恢復(fù)方法步驟 62
3.4.2 實例分析 67
3.5 基于MVMD和FCN的連續(xù)缺失數(shù)據(jù)恢復(fù)方法 75
3.5.1 恢復(fù)方法步驟 75
3.5.2 實例分析 78
3.6 基于時空相關(guān)性的LSTM多變量數(shù)據(jù)恢復(fù)方法 85
3.6.1 恢復(fù)方法步驟 86
3.6.2 實例分析 88
3.7 本章小結(jié) 98
參考文獻 99
第4章 橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)分離方法 101
4.1 引言 101
4.2 基于VMD-KLD的監(jiān)測數(shù)據(jù)溫度效應(yīng)分離方法 101
4.2.1 分離方法步驟 102
4.2.2 實例分析 103
4.2.3 小結(jié) 113
4.3 基于IVMD-KLD的監(jiān)測數(shù)據(jù)溫度效應(yīng)分離方法 114
4.3.1 分離方法步驟 114
4.3.2 實例分析 119
4.3.3 小結(jié) 145
4.4 基于TVFEMD-PE-KLD的監(jiān)測數(shù)據(jù)溫度效應(yīng)分離方法 146
4.4.1 分離方法步驟 146
4.4.2 實例分析 147
4.4.3 小結(jié) 160
4.5 基于VNCMD-PCA-FastICA的監(jiān)測數(shù)據(jù)溫度效應(yīng)分離方法 160
4.5.1 分離方法步驟 161
4.5.2 實例分析 166
4.5.3 小結(jié) 179
4.6 基于TVFEMD-IMF能量熵增量的監(jiān)測數(shù)據(jù)噪聲分離方法 179
4.6.1 分離方法步驟 180
4.6.2 實例分析 180
4.6.3 小結(jié) 189
4.7 本章小結(jié) 189
參考文獻 190
第5章 橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)測方法 193
5.1 引言 193
5.2 基于EEMD-LSSVM-KL的橋梁外部作用確定性預(yù)測方法 194
5.2.1 預(yù)測方法步驟 194
5.2.2 實例分析 196
5.2.3 小結(jié) 203
5.3 基于RVMD-LSSVM-DFS-MEM的橋梁外部作用概率性預(yù)測方法 203
5.3.1 預(yù)測方法步驟 204
5.3.2 實例分析 207
5.3.3 小結(jié) 214
5.4 基于Kalman-ARIMA-GARCH的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)確定性預(yù)測方法 215
5.4.1 預(yù)測方法步驟 215
5.4.2 實例分析 218
5.4.3 小結(jié) 226
5.5 基于IVMD-CKDE的橋梁結(jié)構(gòu)響應(yīng)概率性預(yù)測方法 226
5.5.1 預(yù)測方法步驟 227
5.5.2 實例分析 230
5.5.3 小結(jié) 243
5.6 本章小結(jié) 243
參考文獻 245
第6章 結(jié)論與展望 246
6.1 結(jié)論 246
6.2 展望 247