基于BP神经网络的改进型新奇检测技术诊断大跨度拱桥异常状态

• 作者: 张丽莎 王涛 高岩
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁工程 异常诊断 新奇检测技术 大跨度拱桥
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 157-162
• 分类号: U488.22
• 语种: 中文
• DOI: 10.15918/j.tbit1001-0645.2016.02.010

摘要

为了诊断大跨度拱桥的异常状态,使用了基于BP神经网络的改进型新奇检测技术的方法,该方法通过BP神经网络对大量实测数据进行训练,得到桥梁状态正常时的新奇指标,并确定阈值,通过阈值判定是否发生异常.经实际分析以及实测数据的验证,该方法可以较准确地识别大型桥梁异常情况,并可以定位异常区域,避免了模型误差的影响,大大提高了方法的实用价值,同时降低了漏警、虚报警,使识别结果更为准确,更符合实际要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高岩	中国铁道科学院铁道建筑研究所	22	138	6.0	10.0
2	王涛	北京理工大学自动化学院	66	449	12.0	16.0
3	张丽莎	北京理工大学自动化学院	1	3	1.0	1.0