基于时间序列技术的中小桥梁监测数据分析技术研究
目前国内外在桥梁长期监测技术的研究领域主要集中于大型桥梁。由于中小桥梁数量更多，垮塌事故主要发生在中小桥梁，因此，应加大中小桥梁的长期监测系统的研究。本文依托《基于物联网的中小桥梁长期安全研究》（国家973科研项目课题），采用基于时间序列的数据挖掘技术，对中小桥梁监测数据进行挖掘和分析，为中小桥梁监测数据处理提供了新的思路。取得主要工作成果有: ①介绍了时间序列分析方法的基本理论，分析了时间序列中的各个数据的影响因素，为建立数学模型提供理论基础。 ②根据桥梁长期监测系统采集到的数据特点，论证了以时间序列作为理论基础建立ARMA模型对数据进行分析预测的可行性。并对ARMA模型的建立过程进行了详细论述，其中包括数据的最初采集，数据平稳化、标准化处理，模型参数的估计，模型阶数的确定等问题。通过比选，ARMA模型参数的估计选择了最小二乘估计法，模型阶数的确定选择了AIC准则。 ③以一座中小桥——偏岩子桥为依托，将基于时间序列理论的预测理论应用于数据挖掘中。利用MATLAB软件对该桥的裂缝测点、挠度测点、倾斜度测点、应变测点的监测数据，建立ARMA模型，调整到合适的模型阶数及模型参数后，进行每次向外延伸5步的短期预测，对预测值与实际监测值进行比较，从而验证基于ARMA模型的中小桥梁监测数据挖掘方法的可行性与有效性。
中小桥梁;长期监测;数据挖掘;ARMA模型;最小二乘法
重庆交通大学
硕士
建筑与土木工程
黄福伟
2015
中文
U446
98
2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）