【摘 要】
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针对桥梁健康监测系统所采集的实时数据具有不完备性,严重影响桥梁的安全评估,提出基于支持向量回归SVR（Support Vector Regression）算法的桥梁健康监测系统缺失数据实时在线预
【机 构】
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淮北师范大学物理与电子信息学院,重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572224,61304082);安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2015ZD36);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A639);安徽省高等学校自然科学研究一般项目(KJ2016B007)
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针对桥梁健康监测系统所采集的实时数据具有不完备性,严重影响桥梁的安全评估,提出基于支持向量回归SVR（Support Vector Regression）算法的桥梁健康监测系统缺失数据实时在线预测方法。首先,分析实测数据具有时序、非线性和周期性等特点,利用变量的自相关和变量间的相关性重新构造支持向量回归模型的输入样本维数;在此基础上,根据样本在线更新的特点,采用序列最小优化算法对支持向量回归模型中的拉格朗日乘子进行实时更新,解决高精度在线填补的需求;最后,从实际问题出发,实现了支持向量回归模型的在线和离线
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