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基于物联网的运营地铁隧道结构健康监测系统软件平台开发
被引量:
13
1
作者
陈虹宇
吴贤国
+2 位作者
张浩
蔚
吴霁锋
翁顺
《城市轨道交通研究》
北大核心
2021年第1期93-96,106,共5页
建立基于三维全景监测技术的运营地铁隧道结构健康监测系统,对武汉地铁3号线跨江段进行了监测;建立数据采集与传输子系统,实现地铁隧道健康监测数据的转换、汇集和传输;编写Java与Matlab语言交互与调用程序,开发相对应的监测功能软件模...
建立基于三维全景监测技术的运营地铁隧道结构健康监测系统,对武汉地铁3号线跨江段进行了监测;建立数据采集与传输子系统,实现地铁隧道健康监测数据的转换、汇集和传输;编写Java与Matlab语言交互与调用程序,开发相对应的监测功能软件模块,实现全自动全站仪、倾角传感器的远端三维可视化自动监测,以及三维激光扫描监测断面数据的解析、计算、拟合和分析功能。使用MVC(模型视图控制)以及Struts框架等相关Web框架搭建技术,对软件平台进行了框架搭建,并将开发的监测模块、评估模块集成至框架中,研发形成一套完整的运营地铁隧道结构健康监测系统软件,为实现运营地铁结构健康监测系统的智能化分析与决策提供有效的基础数据与知识支持。
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关键词
地铁隧道
结构健康监测系统
物联网
数据采集与传输
功能集成
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职称材料
基于随机森林算法的混凝土早期抗裂性预测研究
被引量:
4
2
作者
王俊红
杨赛
+2 位作者
刘富成
吴贤国
张浩
蔚
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第1期158-165,共8页
将随机森林(Random Forest)回归算法应用于混凝土早期抗裂性研究.以松通项目混凝土为例,基于大量文献和工程经验选取了7个主要影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系.以原始数据建立训练样本集和测试集,通过计算基于Bootstrap自助重抽样...
将随机森林(Random Forest)回归算法应用于混凝土早期抗裂性研究.以松通项目混凝土为例,基于大量文献和工程经验选取了7个主要影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系.以原始数据建立训练样本集和测试集,通过计算基于Bootstrap自助重抽样得到的袋外数据(OOB)的模型误判率,确定随机森林预测模型的最优参数,并对影响因素进行重要性排序,利用Pearson相关性图分析各影响因素相关度,然后建立RF训练模型,输出模型训练集和预测集的预测拟合结果.通过RMSE和R 2值分析模型的预测精度,并将预测结果与BP神经网络和小波神经网络模型对比.结果显示,随机森林预测模型误差最小,精度最高,验证了模型的准确性和可靠性.提出的随机森林预测模型为实现混凝土早期抗裂性预测提供了一种有效的方法.
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关键词
混凝土
早期抗裂性
随机森林
重要性评价
参数优化
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职称材料
题名
基于物联网的运营地铁隧道结构健康监测系统软件平台开发
被引量:
13
1
作者
陈虹宇
吴贤国
张浩
蔚
吴霁锋
翁顺
机构
新加坡南洋理工大学土木工程与环境学院
华中科技大学土木工程与力学学院
武汉汇科质量检测有限公司
武汉中城实业开发有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2021年第1期93-96,106,共5页
文摘
建立基于三维全景监测技术的运营地铁隧道结构健康监测系统,对武汉地铁3号线跨江段进行了监测;建立数据采集与传输子系统,实现地铁隧道健康监测数据的转换、汇集和传输;编写Java与Matlab语言交互与调用程序,开发相对应的监测功能软件模块,实现全自动全站仪、倾角传感器的远端三维可视化自动监测,以及三维激光扫描监测断面数据的解析、计算、拟合和分析功能。使用MVC(模型视图控制)以及Struts框架等相关Web框架搭建技术,对软件平台进行了框架搭建,并将开发的监测模块、评估模块集成至框架中,研发形成一套完整的运营地铁隧道结构健康监测系统软件,为实现运营地铁结构健康监测系统的智能化分析与决策提供有效的基础数据与知识支持。
关键词
地铁隧道
结构健康监测系统
物联网
数据采集与传输
功能集成
Keywords
metro tunnel
structure health monitoring system
Internet of Things
data acquisition and transmission
functional integration
分类号
U284.48 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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职称材料
题名
基于随机森林算法的混凝土早期抗裂性预测研究
被引量:
4
2
作者
王俊红
杨赛
刘富成
吴贤国
张浩
蔚
机构
信阳师范学院建筑与土木工程学院
华中科技大学土木工程与力学学院
湖北交投十巫高速公路有限公司
武汉汇科质量检测有限责任公司
出处
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021年第1期158-165,共8页
基金
国家自然科学基金项目(71571078,51778262)
国家重点研发项目(2016YFC0800208)。
文摘
将随机森林(Random Forest)回归算法应用于混凝土早期抗裂性研究.以松通项目混凝土为例,基于大量文献和工程经验选取了7个主要影响因素的混凝土早期抗裂性指标体系.以原始数据建立训练样本集和测试集,通过计算基于Bootstrap自助重抽样得到的袋外数据(OOB)的模型误判率,确定随机森林预测模型的最优参数,并对影响因素进行重要性排序,利用Pearson相关性图分析各影响因素相关度,然后建立RF训练模型,输出模型训练集和预测集的预测拟合结果.通过RMSE和R 2值分析模型的预测精度,并将预测结果与BP神经网络和小波神经网络模型对比.结果显示,随机森林预测模型误差最小,精度最高,验证了模型的准确性和可靠性.提出的随机森林预测模型为实现混凝土早期抗裂性预测提供了一种有效的方法.
关键词
混凝土
早期抗裂性
随机森林
重要性评价
参数优化
Keywords
concrete
early crack resistance
random forest
importance evaluation
parameter optimization
分类号
TU528 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物联网的运营地铁隧道结构健康监测系统软件平台开发
陈虹宇
吴贤国
张浩
蔚
吴霁锋
翁顺
《城市轨道交通研究》
北大核心
2021
13
下载PDF
职称材料
2
基于随机森林算法的混凝土早期抗裂性预测研究
王俊红
杨赛
刘富成
吴贤国
张浩
蔚
《信阳师范学院学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2021
4
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职称材料
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