基于多最小二乘支持向量机的桥梁温度挠度效应的分离

发布时间：2018-03-07 21:50

  本文选题：多最小二乘支持向量机　切入点：温度　出处：《振动与冲击》2014年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：根据桥梁挠度的各成分的特性,建立温度和温度挠度效应的非线性关系。为了提高温度挠度效应的拟合能力,提出多最小二乘支持向量机(M-LS-SVM)拟合模型,通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用LS-SVM建立子模型。为解决子模型相互之间的严重相关问题,提高模型的精度和鲁棒性,各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接。实验和分析结果表明:该方法能分离挠度监测信号中的温度效应,为从长期监测信号中进行损伤识别提供基础数据。
[Abstract]:According to the characteristics of each component of bridge deflection, the nonlinear relationship between temperature and temperature deflection effect is established. In order to improve the fitting ability of temperature deflection effect, a multi-least squares support vector machine (M-LS-SVM) fitting model is proposed. The input space is divided into some small local spaces by subclustering method. In each local space, LS-SVM is used to establish the submodel. In order to solve the serious correlation problem between the submodels, the accuracy and robustness of the model are improved. The predicted output of each sub-model is connected by the principal component recursive method. The experimental and analytical results show that the method can separate the temperature effect from the deflection monitoring signal and provide the basic data for damage identification from the long-term monitoring signal.
【作者单位】： 广州大学物理与电子工程学院;广州大学土木工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(51078093) 广东省科技计划项目(2011B010300026)
【分类号】：U441;TP181

【参考文献】

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【共引文献】

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