基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法研究.pdf

"基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法研究" 本研究提出了一种基于堆叠去噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）的桥梁损伤定位方法。该方法可以 effective 地处理大量的桥梁健康监测数据，提取桥梁损伤相关信息，并进行损伤定位。 1. 桥梁健康监测的重要性 随着桥梁建设的发展，桥梁结构的健康监测变得越来越重要。通过健康监测，可以实时监测桥梁的结构状态，预测和诊断桥梁的损伤，从而确保桥梁的安全和可靠性。 2. 传统机器学习方法的缺陷 传统的机器学习方法，如BP和支持向量机（SVM），存在着一些缺陷，如需要大量的数据、处理能力有限、提取的信息不能全面反应桥梁的健康状态等。 3. 基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法 本研究提出了一种基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法。该方法可以 effective 地处理大量的桥梁健康监测数据，提取桥梁损伤相关信息，并进行损伤定位。 4. 堆叠去噪自编码器的原理 堆叠去噪自编码器是通过堆叠多个去噪自编码器组成的。去噪自编码器是基于自动编码器的基础上，通过随机屏蔽一些训练的输入数据，强迫网络模型学习去噪并还原形成这些输入数据。 5. 自编码器的结构 自编码器是非监督形式的3层神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。编码器的作用是通过激活函数将输入向量非线性映射到隐藏层，得到更高层次、更抽象的特征表示。 6. 实验结果 实验结果表明，基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法可以 effective 地处理大量的桥梁健康监测数据，提取桥梁损伤相关信息，并进行损伤定位。该方法相比于传统的机器学习方法具备定位准确率高和抗噪性能好的优点。 7.结论 本研究提出了一种基于堆叠去噪自编码器的桥梁损伤定位方法，该方法可以 effective 地处理大量的桥梁健康监测数据，提取桥梁损伤相关信息，并进行损伤定位。该方法具有很高的应用价值，可以为桥梁健康监测和损伤诊断提供有力的支持。