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小波分解和BDLTM-GRU混合模型相融合的桥梁耦合极值应力高精度预测
1
作者
杨渡
樊学平
刘月飞
《振动工程学报》
北大核心
2025年第5期1026-1035,共10页
为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变...
为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变量(引入随时间变化的趋势项)贝叶斯动态线性趋势性模型(BDLTM)对低频极值应力进行预测分析;采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析;实现耦合极值应力的叠加预测。利用天津富民桥的监测耦合数据验证BDLTM-GRU模型的可行性,同时与耦合极值应力的单BDLTM和单GRU模型进行精度比较,验证BDLTM-GRU模型预测的高精度。
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关键词
耦合极值应力
小波多分辨率分析法
BDLTM-GRU模型
BDLTM
GRU神经网络
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职称材料
题名
小波分解和BDLTM-GRU混合模型相融合的桥梁耦合极值应力高精度预测
1
作者
杨渡
樊学平
刘月飞
机构
兰州大学土木工程与力学学院
兰州大学西部灾害与环境力学教育部重点实验室
出处
《振动工程学报》
北大核心
2025年第5期1026-1035,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51608243)
中央高校基金面上项目(lzujbky-2022-43)。
文摘
为实现桥梁耦合极值应力的高精度预测,采用小波多分辨率分析法对监测极值应力进行分解,取分解后的低频数据为趋势项信息,高频数据为车辆荷载效应信息,趋势项减去其均值为温度荷载效应信息,通过以上步骤实现桥梁极值应力的解耦。建立双变量(引入随时间变化的趋势项)贝叶斯动态线性趋势性模型(BDLTM)对低频极值应力进行预测分析;采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析;实现耦合极值应力的叠加预测。利用天津富民桥的监测耦合数据验证BDLTM-GRU模型的可行性,同时与耦合极值应力的单BDLTM和单GRU模型进行精度比较,验证BDLTM-GRU模型预测的高精度。
关键词
耦合极值应力
小波多分辨率分析法
BDLTM-GRU模型
BDLTM
GRU神经网络
Keywords
coupled extreme stresses
wavelet multi-resolution analysis method
BDLTM-GRU model
BDLTM
GRU neural network
分类号
U441.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
TU392.5 [建筑科学—结构工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
小波分解和BDLTM-GRU混合模型相融合的桥梁耦合极值应力高精度预测
杨渡
樊学平
刘月飞
《振动工程学报》
北大核心
2025
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