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跨海大桥变形混沌时间序列预测方法研究
| 论文题名： | 跨海大桥变形混沌时间序列预测方法研究 |
| 关键词： | 跨海大桥;非线性运动;混沌时间序列;自适应预测;RBF神经网络;变形监测 |
| 摘要： | 跨海大桥是海上交通运输的重要组成要素，其在各种因素影响下的动力响应及在运营期间的变形监测和预测工作显得尤其重要。本文对跨海大桥所处的复杂环境进行分析，总结国内外对跨海大桥所受到的波浪力、移动荷载及风力等多种影响因素研究成果，得出跨海大桥受单种变形因素影响下会产生非线性动力响应；进而引入非线性动力学中的混沌理论并探讨其在跨海大桥变形规律研究中的可行性。 为保证研究成果的可靠性，首先以某跨海大桥为例对其进行精密变形监测网的布设和施测，获得真实可靠的变形时间序列；用自相关函数法和C-C法分别求取跨海大桥变形时间序列在水平X、Y方向和下沉Z方向上的时间延迟，用G-P法和Cao方法求取三个方向上的嵌入维数；并采用小数据量法对时间序列进行混沌特性识别，确定了跨海大桥变形时间序列具有混沌运动的特性。 引入Volterra级数自适应预测模型和RBF神经网络预测模型，分别对跨海大桥敏感部位监测点的水平位移变形进行建模，并先以典型的混沌状态下的洛伦兹方程为例检验模型的可靠性和准确性，再对跨海大桥变形混沌时间序列进行预测；将两种模型分别与传统预测方法（加权一阶局域预测法）和BP神经网络预测的结果进行对比，对四种混沌时间序列预测模型进行综合评定，分析各个模型的优缺点，得出适用于跨海大桥变形混沌时间序列的有效预测模型。结果表明RBF神经网络混沌预测模型的预测效果最佳，Volterra级数自适应混沌预测模型次之，加权一阶局域预测方法的预测效果最差。 |
| 作者： | 张艳兰 |
| 专业： | 大地测量学与测量工程 |
| 导师： | 栾元重 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东科技大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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