啪啪国产视频_一级高清毛片_日韩精品中文字幕在线观看_免费视频一区二区三区四区

　　【摘要】： 在國家的現代化建設中,橋梁建設是必不可少的。橋梁由于投資巨大、使用期漫長,因此其使用的安全性極為重要。對于所有的橋梁,在建成通車以后,隨著時間的推移,由于種種因素會使橋梁的安全度有所下降,以至影響車輛運營的安全。影響橋梁安全的因素很多,諸如:原設計未達到使用要求,施工未達到設計要求,橋梁存在病害,材料老化,疲勞效應銹蝕而未及時養護,車輛的載荷增大或交通量劇增,橋梁伸縮縫損壞等等。隨著經濟建設的發展,對交通提出了越來越高的要求,反映在交通運輸方面,是交通量的不斷增加和車輛載重量的增大,使橋梁的交通能力、承載能力等功能性缺陷加劇。為了確保橋梁的正常使用,對橋梁的狀況進行健康監測就顯得非常重要。 當前的主要橋梁監測方法分為人工檢測的方法和一些自動識別方法,它們一般都存在檢測費用高、效率低和靈敏度不高的問題。本文在數據挖掘技術的基礎上,結合橋梁監測系統的現狀,提出了利用數據挖掘技術處理大型數據集的能力來分析由橋梁監測系統產生的數據的方案,用于提高分析橋梁健康狀況的能力,最大程度上地確保橋梁安全地使用。本文主要研究了采用數據挖掘技術對橋梁監測數據進行分析的方法,處理橋梁長期監測中所產生采集大量數據。建立了多種數據挖掘模型,分別是: (1)聚類模型,主要用于橋梁數據的異常情況監測,數據的歸約。 (2)關聯模型,主要用于發現橋梁結構或環境參數之間的關聯規則。 (3)時間序列分析模型,主要用于觀察橋梁監測數據的變化趨勢,各參數值變化趨勢的比較,以及參數值的預測,通過參數值的時序圖對比,也可以發現橋梁參數的相關關系。 利用所建立的可以重復利用的各種數據挖掘模型,可用于對當前橋梁健康狀況的判斷和識別。數據挖掘技術注重對數據的分析,發掘出橋梁監測數據所隱含的有用信息,提高了橋梁健康狀況評估的自動程度和效率。 【關鍵詞】：數據挖掘 健康監測 聚類 關聯 時序分析
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TP311.13
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2006.148958
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 問題的提出及研究意義9-10
• 1.1.1 問題的提出9-10
• 1.1.2 研究的意義10
• 1.2 國內外現狀10-12
• 1.3 本文研究的目的和研究內容12-15
• 1.3.1 本文研究的目的12-14
• 1.3.2 本文研究的內容14-15
• 2 相關理論和和技術15-25
• 2.1 橋梁健康檢測系統15-16
• 2.2 數據挖掘16-23
• 2.2.1 數據挖掘概述16-17
• 2.2.2 分類(Classification)17-18
• 2.2.3 聚類（Clustering）18-19
• 2.2.4 關聯規則（Association Rules）19
• 2.2.5 時間序列分析（Time series Analysis）19-22
• 2.2.6 回歸分析和孤立點分析22-23
• 2.3 數據的預處理23-25
• 3 馬桑溪大橋健康監測系統簡介25-32
• 3.1 監測系統簡介25-26
• 3.2 橋梁結構參數和環境參數的監測26-32
• 4 馬桑溪大橋健康監測數據的挖掘32-58
• 4.1 橋梁監測數據的預處理32-36
• 4.1.1 數據合并32
• 4.1.2 噪聲數據32-33
• 4.1.3 最大值，最小值33-34
• 4.1.4 平均值，標準方差34
• 4.1.5 數據變換34-35
• 4.1.6 主成分分析（PCA）35
• 4.1.7 小結35-36
• 4.2 橋梁監測數據的聚類分析模型36-41
• 4.2.1 Kohonen 人工神經網絡36-38
• 4.2.2 橋梁監測數據的聚類分析38-40
• 4.2.3 小結40-41
• 4.3 橋梁監測數據的關聯規則挖掘模型41-47
• 4.3.1 基本概念41-42
• 4.3.2 Apriori 算法42-44
• 4.3.3 挖掘橋梁監測數據的關聯規則44-47
• 4.3.4 小結47
• 4.4 橋梁監測數據的時間序列模型47-57
• 4.4.1 時間序列的相似性48-50
• 4.4.2 時間序列的ARIMA 模型50-52
• 4.4.3 橋梁監測數據時序預測模型52-57
• 4.4.4 小結57
• 4.5 橋梁監測數據的挖掘模型的使用57-58
• 5 總結和展望58-59
• 5.1 全文總結58
• 5.2 進一步的工作和展望58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻60-62
• 附錄：作者在攻讀碩士學位期間發表的論文62-63
• 獨創性聲明63
• 學位論文版權使用授權書63