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| 內容簡介： |
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《基于特征分解的桥梁监测数据分析》系统论述了作者团队在桥梁健康监测数据挖掘方面所取得的阶段性成果，主要内容包括桥梁健康监测数据分析的基础理论、离散型与连续型缺失监测数据恢复方法、监测数据分离方法、监测数据预测方法，涵盖各类型桥梁监测数据的历史值修复、流式数据解耦、超前预测，可为桥梁监测数据的深度利用提供技术支持。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 11.1 桥梁健康监测的意义 11.2 桥梁健康监测系统构成 31.3 桥梁健康监测数据分析现状 5参考文献 6第2章 桥梁监测数据特征与分析理论 102.1 桥梁监测数据特征分析 102.1.1 非平稳性 142.1.2 非高斯性 162.1.3 多尺度特征 182.1.4 相关性分析 192.2 信号分解理论 272.2.1 经验模态分解 272.2.2 变分模态分解 282.3 信号冗余判别理论 302.3.1 能量熵增量 302.3.2 排列熵 312.3.3 Kullback-Leibler散度 312.4 信号特征提取理论 322.4.1 卷积神经网络 332.4.2 全卷积网络 352.4.3 长短期记忆神经网络 362.4.4 时序卷积网络 382.5 本章小结 40参考文献 40第3章 桥梁监测数据恢复方法 423.1 引言 423.2 基于LSTM的随机缺失数据恢复方法 433.2.1 恢复方法步骤 433.2.2 实例分析 463.3 基于TVFEMD和ED-LSTM的连续缺失数据恢复方法 503.3.1 恢复方法步骤 503.3.2 实例分析 543.4 基于SVMD-TCN-MHA-BiGRU的连续缺失数据恢复方法 623.4.1 恢复方法步骤 623.4.2 实例分析 673.5 基于MVMD和FCN的连续缺失数据恢复方法 753.5.1 恢复方法步骤 753.5.2 实例分析 783.6 基于时空相关性的LSTM多变量数据恢复方法 853.6.1 恢复方法步骤 863.6.2 实例分析 883.7 本章小结 98参考文献 99第4章 桥梁监测数据分离方法 1014.1 引言 1014.2 基于VMD-KLD的监测数据温度效应分离方法 1014.2.1 分离方法步骤 1024.2.2 实例分析 1034.2.3 小结 1134.3 基于IVMD-KLD的监测数据温度效应分离方法 1144.3.1 分离方法步骤 1144.3.2 实例分析 1194.3.3 小结 1454.4 基于TVFEMD-PE-KLD的监测数据温度效应分离方法 1464.4.1 分离方法步骤 1464.4.2 实例分析 1474.4.3 小结 1604.5 基于VNCMD-PCA-FastICA的监测数据温度效应分离方法 1604.5.1 分离方法步骤 1614.5.2 实例分析 1664.5.3 小结 1794.6 基于TVFEMD-IMF能量熵增量的监测数据噪声分离方法 1794.6.1 分离方法步骤 1804.6.2 实例分析 1804.6.3 小结 1894.7 本章小结 189参考文献 190第5章 桥梁监测数据预测方法 1935.1 引言 1935.2 基于EEMD-LSSVM-KL的桥梁外部作用确定性预测方法 1945.2.1 预测方法步骤 1945.2.2 实例分析 1965.2.3 小结 2035.3 基于RVMD-LSSVM-DFS-MEM的桥梁外部作用概率性预测方法 2035.3.1 预测方法步骤 2045.3.2 实例分析 2075.3.3 小结 2145.4 基于Kalman-ARIMA-GARCH的桥梁结构响应确定性预测方法 2155.4.1 预测方法步骤 2155.4.2 实例分析 2185.4.3 小结 2265.5 基于IVMD-CKDE的桥梁结构响应概率性预测方法 2265.5.1 预测方法步骤 2275.5.2 实例分析 2305.5.3 小结 2435.6 本章小结 243参考文献 245第6章 结论与展望 2466.1 结论 2466.2 展望 247
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