基于极大似然异方差高斯过程的桥梁纵向变形数据回归与预测分析

桥梁变形数据是判断桥梁健康状况的重要依据,尤其对桥梁纵向变形数据的准确回归和预测十分关键。一般可采用高斯过程对数据进行回归、预测,但高斯过程存在噪声方差恒定假设,限制了该方法在噪声变化数据分析中的应用。本文采用了一种极大似然异方差高斯过程对桥梁变形数据进行了回归与预测分析,能释放传统高斯过程噪声方差恒定假设,解决异方差高斯过程较难精确求解的问题;进而通过该算法考虑了数据不确定性开展回归分析,得到精准监测数据评估结果,并以此为基础开展数据预测,提前预知结构变形,为结构安全评估提供数据支撑。将该算法应用于铜陵长江公铁大桥主梁实测变形数据,验证了该方法的可行性。