桥梁水平位移混沌特征识别与神经网络预测研究

跨海大桥系统受外界影响扰动,其变形伴有混沌现象发生。对桥梁变形监测数据实现了混沌识别,运用C-C法计算时间序列的延迟时间,用G-P方法求得最佳嵌入维数,通过求取的时间延迟和最佳嵌入维数对桥梁变形监测数据进行相空间重构,为混沌时间序列预测模型的建立奠定基础;基于RBF神经网络建立混沌时间序列预测模型,对实测数据进行桥梁变形水平位移预测,并与基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测结果以及实测数据进行对比分析。结果表明,基于RBF神经网络建立的混沌时间序列预测模型的预测结果比基于最大Lyapunov指数混沌时间序列预测模型的预测结果要好,且短期预测效果好。     

桥梁变形监测数据小波去噪与Kalman滤波研究

针对跨海大桥三维变形监测问题,实施了测量机器人与三维激光扫描仪测量方案,二者三维监测数据最大较差不超过0.5 mm,而且测量机器人监测数据精度高,说明三维激光扫描技术应用于桥梁变形监测是可行的。根据小波分析与Kalman滤波理论,建立小波去噪后的桥梁变形监测Kalman滤波模型。实验表明,经过小波去噪的监测数据再进行Kalman滤波处理,提高了桥梁变形预测与变形分析的可靠性。通过标准Kalman滤波、自适应Kalman滤波桥梁变形观测数据处理,及平方和误差、均方误差、平均相对误差精度分析知,自适应Kalman滤波要优于标准Kalman滤波方法。     

基于小波去噪的非等间隔变形监测数据GM(1,1)预测方法研究

在小波去噪和非等间隔GM(1,1)的基础上提出基于小波去噪的非等间隔GM(1,1)组合模型的预测方法,并且通过矿区实测数据模拟实验对三种方法进行对比分析。结果表明,小波去噪的模拟精度高于非等间隔GM(1,1),组合模型的预计精度高于单独使用非等间隔GM(1,1),验证了该方法的实用性和可靠性。     

地铁隧道地表变形小波去噪及灰色-时序组合预测模型研究

以青岛地铁3号线地表变形横向观测线实测数据为例,开展小波去噪及时序组合预测模型的研究。首先,采用小波理论对观测值进行粗差剔除与去噪处理,根据均方误差最低、信噪比最高的原则,证实dmey小波1层分解、rigrsure软阈值小波去噪方法是最优的。其次,给出地铁隧道地表变形灰色-时序组合预测模型表达式,选用等维新息GM(1,1)模型和残差时间序列模型进行地表变形叠合预测。最后,通过小波去噪后时间序列预测模型、小波去噪前灰色-时序组合预测模型、小波去噪后灰色-时序组合预测模型进行计算分析,结果表明小波去噪后灰色-时序组合模型预测精度最高,并分析了各模型预测精度差别的成因。