期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究
1
作者
杨国俊
田里
+2 位作者
唐光武
毛建博
杜永峰
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2024年第4期416-428,共13页
为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的...
为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础.
展开更多
关键词
桥梁
工程
性能
退化
预测
D-S证据理论
MARKOV链
组合预测模型
桥梁性能退化率
下载PDF
职称材料
题名
D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究
1
作者
杨国俊
田里
唐光武
毛建博
杜永峰
机构
兰州理工大学土木工程学院
招商局重庆交通科研设计院有限公司桥梁工程结构动力学国家重点实验室
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2024年第4期416-428,共13页
基金
国家自然科学基金(52168042)
甘肃省科技计划(22JR5RA250)
甘肃省优秀研究生“创新之星”项目(2023CXZX-460)。
文摘
为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础.
关键词
桥梁
工程
性能
退化
预测
D-S证据理论
MARKOV链
组合预测模型
桥梁性能退化率
Keywords
bridge engineering
performance degradation prediction
D-S evidence theory
Markov chain
combination prediction model
bridge performance degradation rate
分类号
U448.33 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
O29 [理学—应用数学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究
杨国俊
田里
唐光武
毛建博
杜永峰
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部