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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。 展开更多
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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温度和车辆荷载耦合产生的桥梁极值应力预测
2
作者 樊学平 杨渡 +2 位作者 李九谕 赵启凡 刘月飞 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期1588-1594,共7页
本文首先采用移动平均法对温度和车辆荷载耦合产生的监测极值应力进行平滑处理,取处理后的低频数据为趋势项信息,初始数据减去趋势项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,通过以上步骤来实现桥梁极值应力的解耦... 本文首先采用移动平均法对温度和车辆荷载耦合产生的监测极值应力进行平滑处理,取处理后的低频数据为趋势项信息,初始数据减去趋势项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,通过以上步骤来实现桥梁极值应力的解耦。其次,建立双变量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。最后,进行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所建模型的可行性。本文研究成果将为桥梁的预防性养护维护决策提供理论基础。 展开更多
关键词 结构工程 桥梁耦合极值应力 移动平均法 bdltm-GRU模型 bdltm GRU神经网络
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