基于CEEMDAN-VMD-PSO-LSTM模型的桥梁挠度预测

《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。