利用M-LS-SVM分离桥梁温度挠度效应

"基于多最小二乘支持向量机的桥梁温度挠度效应的分离 (2014年)" 本文探讨了桥梁挠度监测中的一个重要问题——如何从长期监测信号中分离出温度对挠度的影响，以便进行更准确的损伤识别。论文主要关注的是在桥梁结构健康监测中，温度变化对桥梁挠度的影响以及如何通过数据分析方法消除这种影响，从而揭示可能存在的结构损伤。 论文提出了多最小二乘支持向量机(M-LS-SVM)模型来处理这个问题。支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法，常用于非线性建模。M-LS-SVM则是对传统最小二乘支持向量机(LS-SVM)的扩展，它利用了最小二乘思想和SVM的核函数技巧，提高了对复杂非线性关系的拟合能力。在桥梁挠度问题中，由于温度效应和结构响应之间的关系可能是非线性的，因此M-LS-SVM成为了一个理想的选择。 为了进一步提升模型的性能，文章采用了减聚类方法将输入空间划分为多个局部区域。在每个局部区域内，使用LS-SVM建立子模型，这样可以针对不同区域的特征进行精细化建模。然而，这种方法可能导致子模型间的高度相关性，影响模型的整体精度和鲁棒性。为了解决这个问题，论文采用主元递归(PCR)方法将子模型的预测输出进行整合。PCR是一种统计分析技术，通过主成分分析降维，减少子模型间的相关性，提高整体模型的预测能力。 实验结果证明，M-LS-SVM结合PCR的方法能够有效地分离出挠度监测信号中的温度效应，为后续的损伤识别提供了可靠的基础数据。这一研究成果对于桥梁结构健康监测系统的设计和数据分析具有重要的实践意义，可以为实时监控桥梁状态、预防潜在结构问题提供科学依据。 这篇论文贡献了一种创新的桥梁温度效应分离技术，结合了机器学习方法和统计分析工具，对于桥梁工程领域的健康监测和损伤识别研究有着积极的推动作用。这项工作也展示了跨学科方法在解决实际工程问题上的潜力，尤其是将信息技术与土木工程相结合，可以显著提升基础设施的安全性和可靠性。