基于多最小二乘支持向量机的桥梁温度挠度效应的分离

根据桥梁挠度的各成分的特性,建立温度和温度挠度效应的非线性关系。为了提高温度挠度效应的拟合能力,提出多最小二乘支持向量机(M-LS-SVM)拟合模型,通过减聚类方法将输入空间划分为一些小的局部空间,在每个局部空间中用LS-SVM建立子模型。为解决子模型相互之间的严重相关问题,提高模型的精度和鲁棒性,各个子模型的预测输出通过主元递归(PCR)方法连接。实验和分析结果表明:该方法能分离挠度监测信号中的温度效应,为从长期监测信号中进行损伤识别提供基础数据。