PNN在悬索桥损伤定位中的噪声影响与自适应优化

本文主要探讨了基于概率神经网络（PNN）的悬索桥损伤定位技术。PNN作为一种非线性建模工具，其核心在于利用贝叶斯概率方法来处理测量数据中的噪声，使其能够在复杂的环境下进行结构损伤检测。研究者提出了运用传统PNN和自适应PNN进行悬索桥损伤定位的方法，这两种PNN模型的区别在于传统PNN依赖于固定的σ参数，而自适应PNN则可以根据输入数据自动调整参数，从而提高识别精度（IA）。 文章首先介绍了PNN的基本原理，强调了其在有噪声情况下的优势，尤其是在处理测量误差和结构不确定性时，能够提供较为精确的损伤定位。研究者针对悬索桥这一特定结构类型，对其进行了实际的损伤定位实验，并对比了传统PNN和自适应PNN的效果。结果表明，自适应PNN在损伤定位上的性能显著优于传统PNN，这归功于其对噪声变化的更强适应性。 进一步的研究还深入分析了测量噪声对识别精度的影响，发现随着噪声程度的增大，IA（识别精度）呈现下降趋势。这意味着在实际应用中，降低噪声水平对于提高损伤定位的准确性至关重要。最后，文章引用了相关的中图分类号（TU973）、文献标识码（A），以及神经网络在土木工程领域的广泛应用，强调了PNN在结构健康监测领域的重要地位。 总结来说，该研究不仅提供了基于概率神经网络的悬索桥损伤定位的有效方法，而且为工程实践中的结构健康监控技术发展提供了有价值的参考。通过比较传统和自适应PNN，研究者揭示了在处理噪声问题上，自适应模型的优势及其在提高悬索桥损伤定位准确性的潜在价值。