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基于时序符号化的桥梁结构损伤状态分步识别方法

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基于时序符号化的桥梁结构损伤状态分步识别方法
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-17页
  1.1 选题背景与意义第8-9页
  1.2 桥梁结构健康监测国内外研究现状第9-12页
  1.3 时间序列分析技术在结构损伤识别应用现状第12-15页
  1.4 本文主要研究内容第15-17页
2 基于时序符号化的桥梁结构状态分步识别方法第17-23页
  2.1 引言第17页
  2.2 数据预处理第17-19页
  2.3 数据变换第19-20页
  2.4 基于时序符号化的桥梁结构损伤状态分步识别框架第20-22页
    2.4.1 基于时间序列分析传统桥梁结构损伤状态评估方法第20页
    2.4.2 基于时序符号化的桥梁结构损伤状态分步识别框架第20-22页
  2.5 小结第22-23页
3 基于训练集优化的桥梁结构状态损伤预警第23-30页
  3.1 引言第23页
  3.2 训练集优化第23-25页
    3.2.1 K均值聚类方法第23-24页
    3.2.2 高斯混合聚类第24-25页
  3.3 ASCE Benchmark结构状态损伤预警实验第25-29页
    3.3.1 ASCE Benchmark数据集第25-27页
    3.3.2 基于聚类方法的训练集优化第27-28页
    3.3.3 基于训练集优化的结构状态损伤预警第28-29页
  3.4 小结第29-30页
4 基于时间序列符号化的结构损伤状态识别第30-42页
  4.1 引言第30页
  4.2 基于时间序列符号化的结构损伤状态识别第30-31页
  4.3 符号化聚合近似方法第31-34页
    4.3.1 分段聚合近似方法第31-32页
    4.3.2 离散化第32-33页
    4.3.3 距离度量公式第33-34页
    4.3.4 符号聚合近似的特点分析第34页
  4.4 K最近邻分类方法第34-35页
  4.5 支持向量机第35-39页
    4.5.1 线性可分支持向量机第36-37页
    4.5.2 线性不可分支持向量机第37-39页
  4.6 ASCE Benchmark结构状态损伤程度识别实验第39-41页
    4.6.1 基于时间序列符号化的结构损伤状态识别第40页
    4.6.2 实验结果与分析第40-41页
  4.7 小结第41-42页
5 基于实桥监测数据的结构状态分步识别实验第42-48页
  5.1 引言第42页
  5.2 SMC桥梁数据集第42-43页
  5.3 实验环境第43页
  5.4 基于时序符号化的桥梁结构损伤状态分步识别第43-45页
  5.5 实验结果与分析第45-47页
    5.5.1 SAX压缩数据的有效性第45-46页
    5.5.2 训练集优化的有效性第46页
    5.5.3 分步识别的有效性第46-47页
  5.6 小结第47-48页
6 工作总结与展望第48-50页
  6.1 总结第48页
  6.2 展望第48-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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