申请/专利权人：天津大学

申请日：2019-10-15

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN110851897B

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06F119/14;G06F17/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.03.24#实质审查的生效;2020.02.28#公开

摘要：本发明公开一种多因素关联下的渡槽应力应变预测方法，步骤如下：一首先获取渡槽体内的钢筋计、应变计以及环境温度等监测数据资料，并根据水工建筑物应力应变统计模型确定渡槽应力应变影响因子。二采用改进的小波阈值降噪算法去除环境噪声，并根据自然灾害历史统计资料去除异常数据噪声。三根据数据动态非线性关系测度方法DNRM对影响因子进行动态相关性修正。四将修正后的影响因子作为输入，将降噪后的应力应变数据作为输出，采用SVM算法，建立渡槽应力应变预测模型。五根据均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和平均绝对百分比误差MAPE评价指标对预测模型进行优化调参，最终建立优化后的渡槽应力应变预测模型。

主权项：1.一种多因素关联下的渡槽应力应变预测方法，其特征在于，基于渡槽钢筋计及混凝土应变计的日常监测数据，结合水位以及环境温度资料，建立渡槽应力应变预测模型，从而为渡槽健康监测及运行管理提供重要参考；具体包括以下步骤：步骤一：首先获取渡槽体内的钢筋计、应变计、水位以及环境温度监测数据资料，并根据水工建筑物应力应变统计模型确定渡槽应力应变影响因子；步骤二：采用改进的小波阈值降噪算法去除环境噪声，并根据自然灾害历史统计资料去除异常数据噪声；改进的小波阈值降噪算法的函数如下： 式中：wj,k为小波系数，为小波系数估计值，λ为小波阈值，sign为符号函数，0＜α＜1为阈值折减系数；步骤三：根据数据动态非线性关系测度方法DNRM，对不同时期各个影响因子与所有测点数列的相关程度进行测量，以实现对网络输入参数的动态修正；DNRM具体实现过程如下：301对影响因子Uh进行规范化处理，以此来消除数据量级不一致带来的影响，确定滚动时间窗口的大小W＝WU＝WV；302设同一时间窗内随机变量Ug,Vh的K个数组为将按从小到大顺序排列后，的名次ri称为它的秩，同样在中的名次秩称为si，则Gini相关系数为： 其中，int为向下取整函数；303将302中不同影响因子Ug与同一测点Vh的Gini关联系数γg,h,g＝1,2,...,k，进行归一化，如下式： 304利用嵌套循环算法计算不同时间窗口下，所有影响因子与所有测点数列的归一化Gini系数γ′g,h，将各个时间窗口下的影响因子乘以对应的Gini关联系数，得到动态修正后的影响因子集{U′1,U′2,...,U′G}；步骤四：将修正后的影响因子作为输入，将降噪后的应力应变数据作为输出，采用SVM算法，建立渡槽应力应变预测模型；步骤五：根据均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和平均绝对百分比误差MAPE评价指标对渡槽应力应变预测模型进行优化调参，最终建立优化调参后的渡槽应力应变预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种多因素关联下的渡槽应力应变预测方法

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