重庆市自然科学基金(2005BB608)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
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- 相关领域：交通运输工程建筑科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的不可靠数据恢复研究被引量：1
- 2007年
- 智能系统中单点或少数传感器采集的数据在某一段时间出现不可靠问题,在装备有许多传感器的智能系统中普遍存在,即使在由先进的传感器构成的桥梁结构健康监测系统中,80%以上的虚假报警也是由于测量数据的不可靠性造成的。传统上对于不可靠数据的处理主要应用线性回归法、平均法等方法进行恢复,然而,大多数测量数据在时域上表现为非线性特征,传统方法恢复的数据在精度上是很难达到要求。以桥梁挠度数据作为研究对象,利用原始数据对挠度测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法,并在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.6974)证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。
- 胡顺仁陈伟民符玉梅
- 关键词：挠度神经网络数据恢复
- 桥梁结构状态健康监测系统差错控制研究被引量：1
- 2007年
- 数据可靠度问题是制约桥梁结构健康监测系统进一步发展的瓶颈。而数据通信领域利用差错控制思想来保证数据的可靠性,已获得成功应用。目前的桥梁结构健康监测系统尚无数据差错控制的思想,也无相关的理论和模型。从系统的角度提出桥梁结构健康监测系统差错控制的基本思想和模型,以及针对信息获取环节、数据传输环节、安全评价环节的差错控制机制,从而彻底解决桥梁结构健康监测系统的数据失真问题,提高系统的可靠性,有效降低虚/漏报警率,并在具体实践中得以成功运用。
- 胡顺仁陈伟民章鹏
- 关键词：桥梁工程监测系统数据失真查错纠错
- 基于回归分析的挠度测量数据置信区间预测算法
- 测量系统数据的可靠性严重制约着系统的正常运行,尤其在工程实践中会造成重大危害。实时、快速判断测量数据正确与否,对于提高测量系统的可靠度有重要意义。依据力学分析,桥梁挠度数据受温度、负载等因素的影响,数据变化范围较大,传统...
- 胡顺仁陈伟民章鹏黄晓微
- 文献传递
