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基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测
被引量：
4
1
作者
郭永刚
张美霞
+2 位作者
王凯
刘立明
陈卫明
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期150-159,共10页
针对桥梁运行阶段的健康状态监测,构建了CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型对桥梁挠度进行预测。该模型主要分为二次模态分解平稳化、粒子群优化(PSO)算法和长短期记忆(LSTM)网络预测三大模块,共有5个步骤:①利用自适应噪声完备集合经验模态分解...
针对桥梁运行阶段的健康状态监测,构建了CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型对桥梁挠度进行预测。该模型主要分为二次模态分解平稳化、粒子群优化(PSO)算法和长短期记忆(LSTM)网络预测三大模块,共有5个步骤:①利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对桥梁原始挠度序列进行初次模态分解,分解为若干本征模态分解函数(IMF);②使用样本熵(SampEn/SE)计算各IMF分量的复杂度,并通过K-means聚类为高频、中频和低频3个IMF分量;③通过变分模态分解(VMD)算法对高频IMF分量进行二次模态分解;④分别对各个IMF分量通过PSO算法得出LSTM最优超参数组合;⑤将各最优超参数分别代入LSTM模型进行训练,并将各预测结果融合为最终的预测结果。结果表明:该预测方法具有最高的预测精度,为智慧桥梁的安全监测监控提供了新的技术方法。
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关键词
桥梁挠度预测
自适应噪声完备集合经验模态分解
变分模态分解
样本熵
K-MEANS聚类
粒子群优化
长短期记忆网络
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测
被引量：
4
1
作者
郭永刚
张美霞
王凯
刘立明
陈卫明
机构
安徽建工建设投资集团有限公司
中国地质大学(武汉)工程学院
出处
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期150-159,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3005900)
陕西省煤矿水害防治技术重点实验室开放基金项目(2021SKMS07)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(CUG2642022006)
2022年度湖北省高等学校省级教学研究项目(2022143)
2022年度安徽省住房城乡建设科学技术计划项目(2022-YF104)。
文摘
针对桥梁运行阶段的健康状态监测,构建了CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型对桥梁挠度进行预测。该模型主要分为二次模态分解平稳化、粒子群优化(PSO)算法和长短期记忆(LSTM)网络预测三大模块,共有5个步骤:①利用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对桥梁原始挠度序列进行初次模态分解,分解为若干本征模态分解函数(IMF);②使用样本熵(SampEn/SE)计算各IMF分量的复杂度,并通过K-means聚类为高频、中频和低频3个IMF分量;③通过变分模态分解(VMD)算法对高频IMF分量进行二次模态分解;④分别对各个IMF分量通过PSO算法得出LSTM最优超参数组合;⑤将各最优超参数分别代入LSTM模型进行训练,并将各预测结果融合为最终的预测结果。结果表明:该预测方法具有最高的预测精度,为智慧桥梁的安全监测监控提供了新的技术方法。
关键词
桥梁挠度预测
自适应噪声完备集合经验模态分解
变分模态分解
样本熵
K-MEANS聚类
粒子群优化
长短期记忆网络
Keywords
bridge deflection prediction
complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise(CEEMDAN)
variational mode decomposition(VMD)
SampEn/SE
K-means
particle swarm optimi-zation(PSO)
long short-time memory network(LSTM)
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
U446 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测
郭永刚
张美霞
王凯
刘立明
陈卫明
《安全与环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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