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基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测
被引量：
4
1
作者
张一鸣
王浩
茅建校
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期72-79,共8页
针对有限元模型、风洞试验等难以实时预测风振响应的问题,提出基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测方法。该方法从数据驱动的角度出发,采用稀疏近似方法降低常规高斯过程模型存储空间,将风特性参数与风振响...
针对有限元模型、风洞试验等难以实时预测风振响应的问题,提出基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测方法。该方法从数据驱动的角度出发,采用稀疏近似方法降低常规高斯过程模型存储空间,将风特性参数与风振响应的历史监测数据同时作为输入变量,并根据联合假设检验比较各变量的重要性程度以确定最终输入特征,进而实现风振响应的动态预测。采用苏通大桥2008年至2012年的七次台风数据对该方法的预测精度与效率进行验证。结果表明:稀疏高斯过程回归相对于常规高斯过程可有效减少模型训练时间;除风特性参数外,在模型的输入变量中考虑风振响应历史数据可进一步提高预测精度;相较于随机森林算法和多元线性回归,稀疏高斯过程回归表现出更好的预测性能。
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关键词
风振响应
概率预测
强
/
台风
大跨度桥梁
稀疏高斯过程回归
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职称材料
题名
基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测
被引量：
4
1
作者
张一鸣
王浩
茅建校
机构
东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室
出处
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期72-79,共8页
基金
国家自然科学基金(51978155、52108274)
江苏省重点研发计划(BE2018120)。
文摘
针对有限元模型、风洞试验等难以实时预测风振响应的问题,提出基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测方法。该方法从数据驱动的角度出发,采用稀疏近似方法降低常规高斯过程模型存储空间,将风特性参数与风振响应的历史监测数据同时作为输入变量,并根据联合假设检验比较各变量的重要性程度以确定最终输入特征,进而实现风振响应的动态预测。采用苏通大桥2008年至2012年的七次台风数据对该方法的预测精度与效率进行验证。结果表明:稀疏高斯过程回归相对于常规高斯过程可有效减少模型训练时间;除风特性参数外,在模型的输入变量中考虑风振响应历史数据可进一步提高预测精度;相较于随机森林算法和多元线性回归,稀疏高斯过程回归表现出更好的预测性能。
关键词
风振响应
概率预测
强
/
台风
大跨度桥梁
稀疏高斯过程回归
Keywords
wind effects
probabilistic prediction
strong wind/typhoon
long-span bridges
sparse Gaussian process regression
分类号
U466.1 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测
张一鸣
王浩
茅建校
《土木工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
4
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