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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,
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。
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