基于BP神经网络与BOLL通道的结构监测数据识别修复

摘要：

通过BOLL通道法巧妙地引入第三方数据,与原始数据互相验证分析,以此构建上下轨线,求取偏离值得到改进型BOLL通道法进行相关的非均匀温度场异常温度识别过滤,再结合IDW算法验证对非均匀温度场缺失温度数据的补全效果,并且基于BP神经网络模型提出两种应力修复方法,对应力监测数据进行修复,然后对修复效果进行研究,验证方法的实用价值.研究结果表明:改进型BOLL通道法在处理非均匀温度场方面具有独特的区域自适应性,在去除异常温度数据的同时较好保留了非均匀温度场研究的突变温度细节;IDW算法综合考虑了测点温度的非均匀性,对于温度场缺失温度数据的补全具有较好效果;同时基于BP神经网络构建温度相关性、多测点相关性的应力修复方法,对非均匀温度场监测中的应力数据进行修复,其结果具有相当的可靠度.

关键词：大跨度空间结构、数据修复、BOLL通道、BP神经网络、温度场

所属期刊栏目：48

分类号：TU393.3(建筑结构)

资助基金：新疆大学天山学者特聘教授科研启动基金项目620312327

在线出版日期：2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：11-20