Resumen

La predicción oportuna y precisa del asentamiento estructural es de gran importancia para eliminar el peligro oculto de la estructura y prevenir accidentes de seguridad estructural. Dado que los datos de monitoreo de deformación suelen ser no estacionarios y no lineales, la predicción de deformación es un problema difícil en la investigación de monitoreo estructural. Con el objetivo de abordar los problemas en el modelo de predicción de deformación estructural y considerar las características internas de los datos de monitoreo de deformación y la influencia de diferentes componentes en los datos en la precisión de la predicción, se propone un modelo de predicción combinado basado en la Descomposición en Modos Empíricos, Regresión de Vectores de Soporte y Red Neuronal Wavelet (EMD-SVR-WNN). El modelo EMD se utiliza para descomponer los datos de monitoreo del asentamiento de la estructura, y los datos de asentamiento pueden dividirse efectivamente en términos de tendencia relativamente estables y componentes residuales de fluctuaciones

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Predicción; Asentamiento estructural; Monitoreo de deformaciones; Modelo de predicción combinado; Descomposición en Modos Empíricos; Regresión de Vectores de Soporte
• Keywords:Prediction; Structural settlement; Deformation monitoring; Combined prediction model; Empirical Mode Decomposition; Support Vector Regression