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基于FSOM神经网络的桥梁监测数据缺失重构算法
1
作者
马乃轩
付文博
+2 位作者
杨少华
齐麟
武略
《电子设计工程》
2024年第4期56-60,共5页
在桥梁监测数据缺失重构过程中受到不同缺失数据之间相关性约束,容易出现删除或被忽略问题,导致数据缺失重构效果变差,针对该问题,设计基于FSOM神经网络的桥梁监测数据缺失重构算法。利用FSOM神经网络聚类分层处理桥梁监测数据。采用时...
在桥梁监测数据缺失重构过程中受到不同缺失数据之间相关性约束,容易出现删除或被忽略问题,导致数据缺失重构效果变差,针对该问题,设计基于FSOM神经网络的桥梁监测数据缺失重构算法。利用FSOM神经网络聚类分层处理桥梁监测数据。采用时空相关性分析方法,结合协方差评定两个缺失数据之间的线性相关性。计算时空相关数据与缺失数据之间相关权重,引入支持向量回归算法构建重构决策函数,通过FSOM神经网络更新权重,输出桥梁监测数据缺失重构结果。分析实验结果可知,该算法与实际重构数据存在最大为1 bit的误差,能够重构不同时间段内缺失桥梁的监测数据,缺失数据重构效果好。
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关键词
fsom神经网络
桥梁监测数据
缺失重构
时空相关
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职称材料
基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法
2
作者
苑艺琳
《水利技术监督》
2024年第4期197-201,共5页
当前的水文预报缺失数据修复方法仅考虑同一维度数据丢失情况,且数据修复率较低,为此,提出基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法。首先,根据水文特征数据将原始数据信息从同一维度信号映射到多维数据,通过数据映射得到...
当前的水文预报缺失数据修复方法仅考虑同一维度数据丢失情况,且数据修复率较低,为此,提出基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法。首先,根据水文特征数据将原始数据信息从同一维度信号映射到多维数据,通过数据映射得到灰度检测结果,对缺失数据的隐藏单元进行控制,为后续修复数据结果的导入提供支持。然后,通过输出不一致测度计算水文数据的相异性结果,根据水文数据相异性输出结果提取出水文特征规律,得到水文特征数据矩阵。最后,利用FSOM聚类算法对水文预报缺失数据特征矩阵进行分层聚类,并通过约束条件增强聚类算法的收敛度,并修复数据结果导入上述缺失数据对应的多维映射层,采用映射模式填补原始数据缺失位置,实现数据修复。实例分析表明,所提方法进行随机缺失数据修复后,修复率能够达到97.28%以上。进行连续缺失数据修复后,修复率在97%以上,表明所提方法具有良好的修复效果,能够为水文预报工作提供有效帮助。
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关键词
水文数据预测
数据修复
输出不一致测度
fsom神经网络
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职称材料
题名
基于FSOM神经网络的桥梁监测数据缺失重构算法
1
作者
马乃轩
付文博
杨少华
齐麟
武略
机构
山东高速工程检测有限公司
桥梁结构大数据与性能诊治提升交通运输行业重点实验室
北京源清慧虹信息科技有限公司
出处
《电子设计工程》
2024年第4期56-60,共5页
基金
山东省工信厅科研项目(202160101201)。
文摘
在桥梁监测数据缺失重构过程中受到不同缺失数据之间相关性约束,容易出现删除或被忽略问题,导致数据缺失重构效果变差,针对该问题,设计基于FSOM神经网络的桥梁监测数据缺失重构算法。利用FSOM神经网络聚类分层处理桥梁监测数据。采用时空相关性分析方法,结合协方差评定两个缺失数据之间的线性相关性。计算时空相关数据与缺失数据之间相关权重,引入支持向量回归算法构建重构决策函数,通过FSOM神经网络更新权重,输出桥梁监测数据缺失重构结果。分析实验结果可知,该算法与实际重构数据存在最大为1 bit的误差,能够重构不同时间段内缺失桥梁的监测数据,缺失数据重构效果好。
关键词
fsom神经网络
桥梁监测数据
缺失重构
时空相关
Keywords
fsom
neural network
bridge monitoring data
missing reconstruction
spatiotemporal corr-elation
分类号
TN919.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法
2
作者
苑艺琳
机构
河北省石家庄水文勘测研究中心
出处
《水利技术监督》
2024年第4期197-201,共5页
文摘
当前的水文预报缺失数据修复方法仅考虑同一维度数据丢失情况,且数据修复率较低,为此,提出基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法。首先,根据水文特征数据将原始数据信息从同一维度信号映射到多维数据,通过数据映射得到灰度检测结果,对缺失数据的隐藏单元进行控制,为后续修复数据结果的导入提供支持。然后,通过输出不一致测度计算水文数据的相异性结果,根据水文数据相异性输出结果提取出水文特征规律,得到水文特征数据矩阵。最后,利用FSOM聚类算法对水文预报缺失数据特征矩阵进行分层聚类,并通过约束条件增强聚类算法的收敛度,并修复数据结果导入上述缺失数据对应的多维映射层,采用映射模式填补原始数据缺失位置,实现数据修复。实例分析表明,所提方法进行随机缺失数据修复后,修复率能够达到97.28%以上。进行连续缺失数据修复后,修复率在97%以上,表明所提方法具有良好的修复效果,能够为水文预报工作提供有效帮助。
关键词
水文数据预测
数据修复
输出不一致测度
fsom神经网络
分类号
O352 [理学—流体力学]
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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FSOM神经网络的桥梁监测数据缺失重构算法
马乃轩
付文博
杨少华
齐麟
武略
《电子设计工程》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于输出不一致测度的水文预报缺失数据流关联修复方法
苑艺琳
《水利技术监督》
2024
0
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职称材料
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