基于大数据的桥梁健康监测数据存储及预警方法

论文摘要

提出一种基于大数据的桥梁健康监测系统平台,在全面考虑影响桥梁服役性能的各个因素下对桥梁安全状态进行评估和实时预警。该系统平台利用容错率高的分布式文件系统以及计算效率高的平行数据处理引擎,具有高可靠性、可用性和存储效率,且易于扩展。进而采用多因素分析方法充分挖掘桥梁各个传感器实时数据之间隐含的关联性,通过分析数据相关性准确建立桥梁服役性能评估模型,并对桥梁安全状况进行实时预警。此外,该系统平台为测试模型的有效性,分别采用多种模型验证方法进行评估,确保大数据分析方法的可靠性。

论文目录

• 1 大数据分析方法
• 2 健康监测大数据存储
•   2.1 传感器数据的处理
•   2.2 存储系统选择
•     2.2.1 分布式关系型数据库
•     2.2.2 HDFS
•     2.2.3 HBase
•   2.3 存储系统设计
• 3 大数据管理平台的系统实现
•   3.1 系统设计
•   3.2 数据相关性分析及预警模型建立
•     3.2.1 确定桥梁属性之间的关联性
•     3.2.2 建立相关联属性的回归模型
•     3.2.3 建立服役性能评估模型和预警模型
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 任普,丁幼亮,李亚东,刘刚,蔡曙日

关键词: 桥梁健康监测,大数据,分布式文件系统,多因素分析

来源: 科学技术与工程 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室,江苏建筑机电抗震研究院,交通运输部公路科学研究院

基金: 国家重点研发计划(2017YFC0840200)资助

分类号: U446

页码: 266-270

总页数: 5

文件大小: 150K

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