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：王涛 张丽莎 高岩 WANG Tao;ZHANG Li-sha;GAO Yan

作者机构：北京理工大学自动化学院北京100081 中国铁道科学院铁道建筑研究所北京100081 

出 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)

年 卷 期：2016年第36卷第2期

页      面：157-162页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080204[工学-车辆工程] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：中国铁道科学研究院基金资助项目(1051GC7604) 

主　　题：桥梁工程 异常诊断 新奇检测技术 大跨度拱桥 

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.