基于贝叶斯傅里叶动态模型的桥梁极值应力预测

研究了基于健康监测应力数据的桥梁极值应力动态预测.考虑到监测应力的周期性、随机性和动态性等特点,首先初次建立了桥梁监测极值应力的傅里叶动态非线性模型(Fourier Dynamic Nonlinear Model,FDNM),结合Taylor级数展开技术,将FDNM近似转化为傅里叶动态线性模型(Fourier Dynamic Linear Model,FDLM);然后采用贝叶斯方法,基于动态监测极值应力数据,建立了无先验信息的贝叶斯傅里叶动态线性模型(Bayesian Fourier Dynamic Linear Model:BFDLM),进而对监测极值应力的一步向前预测分布参数和后验应力状态分布参数进行了预测分析;最后通过实际桥梁监测极值应力数据对本文所建模型和方法的合理性及适用性进行了验证分析,结果表明本文所建BFDLM能够反映桥梁极值应力的周期性、随机性以及动态性等特点.研究成果将为桥梁监测极值应力预测提供理论基础和应用方法.     

应用BDLM的桥梁非均匀极值应力动态预测

为动态预测桥梁结构的非均匀极值应力信息,采用桥梁监测系统的极值应力数据,建立非均匀极值应力的贝叶斯动态线性模型. 考虑到BDLM初始状态概率分布的多样性,引入K-L信息测度来选择最优分布函数,并采用折扣因子、单一贝叶斯因子和累积贝叶斯因子对BDLM进行监控,实现极值应力分布参数的一步向前预测. 最后通过工程实例验证了所建模型和方法的合理性.     

桥梁监测数据的动态线性建模与可靠性预测

引入贝叶斯动态线性模型(BDLM),建立桥梁监测应力的状态方程和观测方程,并利用贝叶斯因子监控监测应力.通过监测应力和应力状态的先验信息,对监测应力的状态参数进行贝叶斯后验概率推断,并不断进行"概率预测-修正"递推运算,获得最优监测应力的状态概率估计来预测桥梁的应力.基于贝叶斯动态修正的应力概率模型,建立桥梁结构可靠性的预测公式.最后,通过实例验证了本文所建模型的合理性和适用性.     

贝叶斯动态线性模型的组合预测

组合预测就是将随机变量或向量的点预测进行组合，这些预测是根据几个模型所给出的，一般的方法是求这些点预测的算法平均值。本文给出的是根据模型的预测精度确定权的贝叶斯动态线性模型的组合预测，它的预测精度比取算术平均值的预测精度高。     

基于多个BDLM的桥梁结构可靠度实时预测

基于桥梁的极值应力监测信息,采用贝叶斯动态线性模型(BDLM),建立了监测应力的贝叶斯动态线性组合预测模型;采用该模型对结构的可靠指标进行实时预测,并通过工程实例进行了极值应力的组合预测和单个预测的精度分析.结果表明:所建立的组合预测模型的一步预测值与单个预测模型、取平均值的点预测模型的都很接近,但组合预测模型具有较高的预测精度;相对于确定性的监测极值应力的可靠指标而言,组合预测模型考虑了监测应力的随机性和不确定性,所得的可靠度较小,可以更好地对结构的安全状态进行评定.     

基于折扣高斯粒子滤波器的桥梁可靠性动态预测

桥梁健康监测(BHM)系统在长期运营中积累了大量信息,如何利用这些信息动态预测结构可靠性已成为BHM领域的关键科学问题之一.为合理预测桥梁的动态可靠性,应用BHM系统日常监测的极值应力数据,建立带有最优折扣因子的动态线性模型,结合高斯粒子滤波器给出折扣高斯粒子滤波器预测算法,分别对日常监测极值应力的一步向前预测分布参数和状态变量后验分布参数进行修正预测,并基于此,采用一次二阶矩(FOSM)方法预测桥梁的动态可靠性,结合桥梁实测数据对所提方法进行了验证分析,为桥梁预防性养护维修决策提供理论基础.     

贝叶斯动态线性模型的一种实用处理方法

推广了ＬｅＣａｍ的一个定理,并将其应用到一般的贝叶基动态线性模型和矩阵动态性模型,作为结果,得到了它们的实用递推模型,在该模型中,给出了一种简洁的预测方法。     

桥梁极值应力的改进高斯混合粒子滤波器动态预测

为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析,并进行了实例验证.IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数,还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题,为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础.     

模型参数分布未知的贝叶斯预测

本文介绍了线性贝叶斯方法，并将其应用于贝叶斯动态线性模型，得到了模型参数分布未知情况下模型的修正递推及预测算法，从而拓宽了贝叶斯动态线性模型的适用范围。     

采样间隔非均匀情况下的线性增长模型及其贝叶斯预测

本文直接按采样间隔非均匀的情况研究了一次和二次线性增长模型，并分别就观测误差方差Ｖ＿ｔ＿ｉ已知和未知常数两种情况给出了它们的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

考虑横竖向车桥耦合曲线桥动力响应影响

为探究在有无横竖向车桥耦合作用下曲线桥的动力响应,通过运用有限元软件ANSYS建立三跨混凝土连续曲线桥模型和车辆模型,利用两者之间力的平衡条件和几何协调条件来模拟横竖向车桥耦合作用,并考虑车辆模型的横向振动,建立车—桥相互作用的动力学模型的方法研究了曲线桥的动力响应。结果表明：曲线桥前两阶振型主要以竖向振动为主,而高阶振型,弯扭耦合振动效应明显;70t车重作用下,1#跨中截面横向力最大值比不考虑横竖向车桥耦合作用增大了1.43%;1#跨中截面横向位移最大值比不考虑横竖向车桥耦合作用增大了10.25%。可见在对曲线桥进行动力响应分析时有必要计入车桥耦合作用;可以通过限载限重防治曲线桥的横向位移的产生。     

考虑安全性的桥梁主梁体系可靠性动态藤Copula预测

为合理预测考虑安全性的在役桥梁主梁体系动态可靠性,利用危险监测点的动态极值应力信息,建立藤Copula技术与动态线性模型(DLM)贝叶斯递推过程相融合的贝叶斯动态藤Copula模型(BDVCM),并结合一次二阶矩(FOSM)方法,实现危险监测点失效时变非线性相关的在役桥梁主梁体系动态可靠性预测。采用某桥主梁5个截面的动态监测极值应力数据进行验证分析,研究表明,考虑安全性的监测点失效时变非线性相关的桥梁体系动态可靠性预测值较不考虑监测点失效相关性所得结果大,说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。     

求解反对称线性方程组

本文首先将反对称线性方程组的系数矩阵A化为反对称三对角矩阵,并且给出了这种方法的算法。然后,在求解系数矩阵为反对称三对角线性方程组的基础上,解出反对称线性方程组。     

未来极端降水预估研究进展

全球气候变暖各地极端气候事件频发,自然环境和人类生产生活受到重大影响,极端气候事件的变化发展及未来预估工作亟需开展,尤其是极端降水的变化与生活生产更是密切相关.该文在全球变暖大背景下基于未来各种排放情景,对极端降水的定义、预报方法以及演变趋势的研究成果进行归纳总结,以为后续研究提供参考.     

EPON中实时可变比特率视频业务的自适应线性流量预测动态带宽分配算法

根据视频数据流的长程相关性特点,提出一种以太无源光网络中面向实时可变比特率视频的动态带宽分配算法.该算法利用自适应线性单步预测器对未来到达的平均视频流量进行预测,实时预测结果用于对下一个发送时隙的计算,使得带宽分配算法能够充分满足实时视频流量需求.仿真实验表明,所提出的算法能够准确地对实时可变比特率视频流量进行预测,有效地降低排队时延,减小队列长度并提高带宽利用率.