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《基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测》是一篇结合多种先进算法进行桥梁结构健康监测的研究论文。该论文旨在通过融合信号处理、优化算法和深度学习技术,提高桥梁挠度预测的准确性与稳定性,为桥梁安全评估提供科学依据。
在桥梁工程中,挠度是衡量桥梁结构性能的重要指标之一。准确预测桥梁挠度有助于及时发现潜在的安全隐患,避免重大事故的发生。然而,由于桥梁挠度受到多种因素的影响,如车辆荷载、环境变化以及材料老化等,其变化具有非线性和不确定性,使得传统方法难以满足高精度预测的需求。
针对这一问题,本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM的复合模型。该模型首先利用改进的完全自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)对原始挠度数据进行预处理,以提取不同频率成分的信息。CEEMDAN是一种有效的非线性信号分解方法,能够有效去除噪声并分离出多尺度特征。
随后,采用变分模态分解(VMD)对CEEMDAN分解后的信号进行进一步分析。VMD能够在保留信号主要特征的同时,实现更精确的模态分离。这种方法有助于提升后续模型的输入质量,从而提高预测效果。
为了优化模型参数,本文引入了粒子群优化算法(PSO)。PSO是一种群体智能优化算法,能够快速找到最优解。通过将PSO应用于长短期记忆网络(LSTM)的参数调优,可以显著提升模型的收敛速度和预测精度。
最后,将经过CEEMDAN和VMD处理后的数据输入到PSO优化的LSTM网络中,完成桥梁挠度的预测任务。LSTM作为一种循环神经网络,具有强大的时序建模能力,能够捕捉数据中的长期依赖关系,适用于时间序列预测任务。
实验部分采用了实际桥梁挠度数据集,对所提出的模型进行了验证。结果表明,CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的单一模型,如仅使用LSTM或支持向量机(SVM)的方法。
此外,本文还对比了不同分解方法对模型性能的影响,进一步验证了CEEMDAN和VMD在信号处理方面的优越性。同时,通过调整PSO的参数设置,研究了优化算法对模型训练效率的影响。
综上所述,《基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测》论文通过融合多种先进的算法,构建了一个高效、精准的桥梁挠度预测模型。该模型不仅提升了预测的准确性,也为桥梁结构健康监测提供了新的思路和技术手段,具有重要的理论价值和应用前景。
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