一种桥梁结构安全监测数据的预测方法

摘要

本发明涉及一种桥梁结构安全监测数据的预测方法，属于桥梁健康监测技术领域。本方法包括以下步骤：一)选择桥梁监测数据作为待分析对象，预测其未来发展趋势；二)选取桥梁监测数据的样本数据，用样本数据来训练自回归移动平均模型ARMA，并利用该模型预测下一时刻的监测变量值；三)用样本数据训练最小二乘支持向量机模型LS-SVM，利用该模型预测下一时刻的监测变量值；四)以ARMA模型的预测结果和LS-SVM模型的预测结果作为输入样本，各自赋予其模糊隶属度，训练最小二乘模糊支持向量机模型LS-FSVM并利用该模型预测下一时刻的监测变量值，该值为本方法的最终预测结果。本方法能够对桥梁结构安全监测信息进行在线、实时预测，且相对于传统方法误差更小，精度更高。

主权项

一种桥梁结构安全监测数据的预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：选择桥梁监测数据作为待分析对象，预测其未来发展趋势；所述桥梁监测数据包括：裂缝数据、应变数据、倾斜度数据、挠度数据、位移数据、加速度数据和索力监测数据等；步骤二：选取桥梁监测数据的样本数据，用样本数据来训练自回归移动平均模型ARMA(Auto Regression Moving Average)，建立ARMA模型，并利用该模型预测下一时刻的监测变量值；步骤三：用样本数据训练最小二乘支持向量机模型LS‑SVM(Least Square Support Vector Machine)，建立LS‑SVM模型；利用该模型预测下一时刻的监测变量值；步骤四：以ARMA模型的预测结果和LS‑SVM模型的预测结果作为输入样本，各自赋予其模糊隶属度，训练最小二乘模糊支持向量机模型LS‑FSVM(Least Square Fuzzy Support Vector Machine)，建立LS‑FSVM模型；利用该模型预测下一时刻的监测变量值，该值为本方法的最终预测结果。