基于組合模型的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)分析研究.pdf

1、在國家的現(xiàn)代化建設中，橋梁建設是必不可少的。由于橋梁投資巨大、使用期漫長，因此其使用的安全性極為重要。為了實時了解橋梁結構在各階段的運行狀態(tài)，許多橋梁在建設時就安裝了監(jiān)測的傳感器，在橋梁的運行過程中產(chǎn)生了大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)。如何有效合理的利用這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)對橋梁運行現(xiàn)狀的安全評估，是橋梁工程研究的一個重要課題。本文將基于ARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合模型應用到橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析中，致力于提高橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)分析時模型的預測精度，滿足實際工程應

2、用的需要。
　　本文的主要研究內(nèi)容為：
　　首先，將基于ARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的組合模型引入到橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析中，利用ARIMA模型對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行建模預測，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對殘差數(shù)據(jù)進行建模預測，最后將兩種預測結果進行數(shù)據(jù)融合得到組合模型的最終預測值；并以實際的橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)為例，證明了組合模型在橋梁結構未來發(fā)展趨勢預測中的可行性；
　　其次，將滾動學習滑動窗口預測機制引入到組合模型中，對 ARIMA模型和BP神

3、經(jīng)網(wǎng)絡的常規(guī)一步預測算法進行改進；利用Akaike信息量函數(shù)的FPE準則、AIC準則及BIC準則確定滑動窗口的最佳滑動次數(shù)L；當窗口滑動L次時，則把最新采集的L期觀測數(shù)據(jù)添加到訓練集中，同時刪除訓練集中最早的L期數(shù)據(jù)，然后利用窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)重新建立組合模型；
　　最后，利用組合模型對橋梁監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預測并計算未來觀測值的置信區(qū)間，當實際觀測值以概率 P落入置信區(qū)間以內(nèi)，則判定該觀測值為正常數(shù)據(jù)，否則判定該觀測值為異常數(shù)據(jù)，并以相應的