| 基于深度学习的桥梁健康监测数据有效性分析 |
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| 引用本文： | 梁宗保,柴洁,纳守勇,马天立,唐玉.基于深度学习的桥梁健康监测数据有效性分析[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2021,40(3):78-83. |
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| 作者姓名： | 梁宗保 柴洁 纳守勇 马天立 唐玉 |
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| 作者单位： | 重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;重庆忠万高速公路有限公司,重庆401147;重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074;重庆交通大学信息科学与工程学院,重庆400074 |
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| 摘 要： | 作为桥梁结构健康监测系统的基石,监测数据的有效性分析是十分重要,然而现今大多数分析方法都依赖统计学理论,需要大量的领域知识,不适用于大规模数据集.提出了一种灰色关联度与深度学习相结合的方法,通过灰色关联分析对数据进行预处理,自动给定数据标签并进行标签正确性验证,结合深度学习模型DNN、DBN对数据有效性进行分析.实验表明:所提方法将监测数据有效性分析准确率提升至94.47％,具有较好的预测性能,解决了传统人工分析存在的低效率、低准确度的问题,适用于大型桥梁结构健康监测系统.
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| 关 键 词： | 桥梁工程 桥梁结构健康监测 数据有效性 灰色关联度分析 DNN DBN |
Validity Analysis of Bridge Health Monitoring Data Based on Deep Learning |
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| LIANG Zongbao,CHAI Jie,NA Shouyong,MA Tianli,TANG Yu.Validity Analysis of Bridge Health Monitoring Data Based on Deep Learning[J].Journal of Chongqing Jiaotong University,2021,40(3):78-83. |
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| Authors: | LIANG Zongbao CHAI Jie NA Shouyong MA Tianli TANG Yu |
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