学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于支持向量机重力式码头结构健康监测预测模型研究

作　者: 郭健宝
导　师: 张豪
学　校: 浙江工业大学
专　业: 结构工程
关键词: 支持向量机重力式码头健康监测变形预测模型分析
分类号: U656.111
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 14次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

通过对重力式码头结构的健康监测和模型预测,能较好地了解重力式码头的变形规律并及时预警,避免码头运营过程中重大安全事故的发生。本文以某重力式码头为研究背景,通过现场监测、数据分析以及支持向量机模型预测,研究码头结构的变形规律,进行变形预测。主要内容如下：1、分别对多元线性回归、时间序列分析和灰色预测模型进行理论分析；通过这三种方法在实际工程中的应用,比较各自的预测值与实测值,总结分析各种预测方法的局限性。2、分析码头的变形机理和影响码头变形的主要因素,确定支持向量机在预测码头结构变形时的参数及核函数,借助MATLAB语言建立基于SVM的码头结构变形预测模型。以码头典型位置处的士体水平位移为研究对象,对部分采集数据进行训练,获得相应的参数值；对剩余观测数据进行预测,获得观测值与预测值的相对误差。分析表明,预测结果与实际监测数据较接近。3、采用数值分析方法研究了核函数σ和惩罚系数C对支持向量机在码头变形预测过程中的影响。结果表明：核函数与惩罚系数的最优组合可以获得高精度的预测结果,充分发挥模型的预测作用。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第1章绪论  12-19
  1.1 引言  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-18
    1.2.1 结构健康监测的研究现状  13-15
    1.2.2 重力式码头的研究现状  15-16
    1.2.3 工程预测方法的研究现状  16-17
    1.2.4 论文研究的意义  17-18
  1.3 研究的思路及内容  18-19
第2章常用变形预测模型原理和应用  19-34
  2.1 回归分析方法  19-23
    2.1.1 多元线性回归分析  19-20
    2.1.2 多元回归分析方法在实际工程中的应用  20-23
  2.2 时间序列分析方法  23-26
    2.2.1 时间序列模型的建立  23-24
    2.2.2 时间序列分析方法在实际工程中的应用  24-26
  2.3 灰色系统理论  26-29
    2.3.1 GM(1,1)预测模型  26-28
    2.3.2 灰色系统理论在实际工程中的应用  28-29
  2.4 支持向量机  29-32
    2.4.1 支持向量机原理  29-31
    2.4.2 支持向量机的研究现状  31-32
  2.5 总结  32-34
第3章基于支持向量机重力式码头预测模型  34-47
  3.1 重力式码头结构概述  34-39
    3.1.1 重力式码头变形的影响因素  34-35
    3.1.2 重力式码头的变形计算  35-38
    3.1.3 码头结构变形监测目的  38-39
  3.2 变形数据数据预处理及样本选择  39-44
    3.2.1 变形数据预处理概述  39-40
    3.2.2 样本数据筛选  40-43
    3.2.3 样本选择  43-44
  3.3 重力式码头变形预测模型  44-46
    3.3.1 核函数的选择  44-45
    3.3.2 模型的参数选择  45
    3.3.3 预测模型算法  45-46
  3.4 支持向量机学习算法的步骤  46-47
第4章重力式码头变形预测工程实例及分析  47-66
  4.1 工程概况  47-50
    4.1.1 工程地理位置及平面布置  47-48
    4.1.2 码头作业区工程规模  48
    4.1.3 码头作业区实际运行情况  48-49
    4.1.4 监测点布置  49-50
  4.2 实测资料分析及预处理  50-59
    4.2.1 观测数据处理  50-54
    4.2.2 观测资料分析  54-59
  4.3 模型建立分析  59-60
  4.4 预测结果与分析  60-66
第5章结论与展望  66-69
  5.1 结论  66-67
  5.2 展望  67-69
参考文献  69-73
附录  73-79
致谢  79-80
攻读硕士学位期间发表的论文  80
攻读硕士学位期间参与的项目  80

基于支持向量机重力式码头结构健康监测预测模型研究

内容摘要

全文目录

相似论文