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申请/专利权人：南昌航空大学

摘要：本申请涉及土建工程中的大跨空间结构位移技术领域，特别是涉及到一种大跨空间结构位移趋势预测方法及系统，所述方法包括：获取大跨空间结构的监测数据，对监测数据进行预处理，得到第一监测数据；对第一监测数据进行特征提取，得到环境特征数据、荷载特征数据和结构特征数据；预构建向量自回归预测模型，分别将所得数据输入至向量自回归预测模型，输出环境特征预测数据、荷载特征预测数据和结构特征预测数据；构建多项式回归预测模型，将环境特征预测数据、荷载特征预测数据和结构特征预测数据输入至多项式回归预测模型，得到大跨空间结构位移趋势预测结果。本发明能够提高大跨空间结构的安全性和可靠性。

主权项：1.一种大跨空间结构位移趋势预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取大跨空间结构的监测数据，对监测数据进行预处理，得到第一监测数据；对所述第一监测数据进行特征提取，得到环境特征数据、荷载特征数据和结构特征数据；预构建向量自回归预测模型，分别将所述环境特征数据、所述荷载特征数据和所述结构特征数据输入至所述向量自回归预测模型，以使所述向量自回归模型分别输出环境特征预测数据、荷载特征预测数据和结构特征预测数据；构建多项式回归预测模型，将所述环境特征预测数据、所述荷载特征预测数据和所述结构特征预测数据输入至所述多项式回归预测模型，得到大跨空间结构位移趋势预测结果;上述步骤中，对所述第一监测数据进行特征提取，得到荷载特征数据，具体包括如下步骤：对所述第一监测数据进行特征提取，得到静态荷载数据、动态荷载数据和变动荷载数据；将所述静态荷载数据、所述动态荷载数据和所述变动荷载数据进行加权求和处理，得到荷载特征数据；所述静态荷载为所有静态荷载的数据值： ；其中，是第i个静态荷载的大小，n是荷载的总数；所述动态荷载数据为动态荷载的最大值： ；其中，是时间t的动态荷载值，T是时间区间；所述变动荷载数据为变动荷载在一定时间区间内的平均值，即时间平均荷载： ；其中，是时间t的变动荷载数值，T是时间区间；将所述静态荷载数据、所述动态荷载数据和所述变动荷载数据进行加权求和处理，得到荷载特征数据F： ;其中，分别为所述静态荷载数据、所述动态荷载数据和变动荷载数据的权重值。

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权利要求：

百度查询： 南昌航空大学 一种大跨空间结构位移趋势预测方法及系统