论文摘要
针对桥墩的非线性下沉问题,引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ,采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m,进行相空间重构,并与传统算法对比抗干扰性,计算效率等得到了改善,运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌特性;最后根据所求参数建立加权一阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型,分别对观测数据进行预计分析,将混沌时间预测结果与指数平滑法预测结果进行对比分析。得出混沌时间预测精度高于指数平滑法预测精度,RBF神经网络混沌预计模型的预计精度最高,证明混沌时间序列预计精度可靠,能够实时对桥身变形进行监测,避免灾害的发生。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 许章平,栾元重,刘中华,崔腾飞,相涛
关键词: 混沌时间序列,混沌识别,加权一阶局域预测,神经网络混沌预测
来源: 测绘通报 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 山东科技大学测绘科学与工程学院
基金: 山东省重点研发计划(2017GSF220010)
分类号: U446
DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0181
页码: 41-46
总页数: 6
文件大小: 1065K
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标签：混沌时间序列论文; 混沌识别论文; 加权一阶局域预测论文; 神经网络混沌预测论文;