基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别研究的综述报告.docx

该【基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别研究的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别研究的综述报告近年来,随着城市化进程的加快,建筑结构的健康监测与结构损伤识别成为了一个新的焦点研究领域。基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别研究已引起研究者广泛关注。本文将对该领域的研究进行综述,旨在为该领域的后续研究提供参考。一、时间序列分析时间序列分析是一种统计分析方法,用于研究时间序列数据的动态序列特性。在结构损伤识别领域,时间序列分析可用于对结构振动信号进行特征提取以检测结构损伤。结构振动信号是由结构受到的作用力引起的,因此可以通过对振动信号进行分析来确定结构的状态。常用的时间序列分析方法包括小波分析、时频分析和频域分析等。二、神经网络神经网络是一类通过人工模拟人脑神经元网络的连接方式,进行信息处理的计算模型。在结构损伤识别领域,神经网络可用于识别结构损伤。神经网络能够从复杂的数据中提取特征,并能进行非线性拟合,因此能够很好地处理结构损伤识别过程中的数据。三、基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别是一种新型的结构健康监测方法。该方法通过对结构振动信号进行分析,并通过神经网络的方式对特征进行提取和识别,从而实现对结构损伤的诊断。该方法能够更好地处理非线性问题,减少人工干预,提高识别效率和准确度。四、研究进展目前,基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别这一研究领域已取得了一定的研究进展。其中,研究者们主要关注以下几个问题。(1)特征提取特征提取是结构损伤识别的重要环节。当前,常用的特征提取方法包括小波变换、自适应希尔伯特变换和小波包分解等。这些方法能够很好地提取结构振动信号中的特征,并构建用于识别的特征库。(2)神经网络模型研究者们通过构建和改进神经网络模型,提高了识别效率和准确度。其中,常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和LSTM神经网络等。(3)数据集数据集是结构损伤识别研究的基石。研究者们通过构建和收集数据集,并对数据集进行处理和预处理,以提高识别效率和准确度。目前,常用的数据集包括UCI机器学****库和PEERStrongMotionDatabase等。五、结论基于时间序列分析与神经网络的结构损伤识别研究是一个新兴的领域。该方法能够很好地处理结构健康监测中的非线性问题,并能减少人工干预,提高识别准确度和效率。未来,我们可以从以下几个方面进行深入研究:改进特征提取方法、优化神经网络模型、构建更大规模、更广泛的数据集等,这些都将进一步推动该领域的研究进展。