基于數據挖掘的橋梁監(jiān)測數據分析.pdf

1、隨著我國交通事業(yè)的蓬勃發(fā)展,橋梁數量越來越多,橋梁健康監(jiān)測已成為土木工程領域當前研究的熱點問題之一。許多橋梁在建設時就安裝了監(jiān)測的傳感器,在橋梁的運行過程中產生了大量的數據,如何有效的利用這些數據來全面的分析橋梁的狀態(tài),以及對橋梁結構的變化提供有效的預警,快速有效的診斷橋梁的狀態(tài),是橋梁工程研究的一個重要課題。本文利用數據挖掘技術對橋梁結構狀態(tài)進行分析及預警。
　　 本文的研究內容包括:
　　 1.對橋梁監(jiān)測系統傳感器采

2、集的數據進行預處理。對各屬性進行相關度分析,結合各類傳感器采集的數據范圍,對單點缺失值和連續(xù)缺失值失效模式進行識別,通過歷史數據和經驗數據對缺失值進行補全,對由于傳感器異?；蛘邆鬏敭惓５臄祿M行對應的處理。利用線性回歸的方法,對受溫度影響較大的屬性,如撓度、加速度等剔除溫度因素的影響。
　　 2.運用主成分分析原理,對各類傳感器采集的數據進行關聯分析,對關聯度較大的屬性,利用PCA算法對各屬性進行主元分析,以便通過數據更全面的分

3、析橋梁的狀態(tài)。同時對判別橋梁健康狀態(tài)意義不大的數據進行降維處理,以減少數據的處理量,使輸入模型的數據更加有效。
　　 3.基于數據挖掘的聚類理論,利用kohenon人工神經網絡算法對前期經過處理的結構化數據進行自適應聚類,形成聚集的簇,對簇內的點進行解釋,與橋梁正常狀態(tài)下的理論值比較,得到正常運行狀態(tài)下采集數據的分類模式。當采集的數據出現異常值時,提供相應的判別和預警,以便利用橋梁工程的相關知識對異常數據分析,找出對應的橋梁結構