[發明專利]一種用于橋梁健康監測系統的監測數據修補方法及系統

在審

• 申請號: 202110197130.9
• 申請日: 2021-02-22
• 公開（公告）號: CN112906793A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發明（設計）人: 吳啟明;姜瑞娟;徐添華;郭宗明
• 申請（專利權）人: 深圳市市政設計研究院有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 劉鳳玲

1.一種用于橋梁健康監測系統的監測數據修補方法，其特征在于，包括：

獲取存在異常監測數據的時間段內的環境數據；

根據所述環境數據利用訓練好的混合密度網絡，確定混合高斯分布的參數；所述參數包括混合系數、均值和協方差；

根據所述混合高斯分布的參數確定所述存在異常監測數據的時間段內的所有傳感器監測數據的聯合分布；

利用所述聯合分布修補異常監測數據。

2.根據權利要求1所述的用于橋梁健康監測系統的監測數據修補方法，其特征在于，所述混合密度網絡的訓練過程包括：

獲取環境數據；

將所述環境數據進行預處理，得到訓練集、驗證集和測試集；

以所述訓練集的環境數據為輸入，以第一輸出結果、第二輸出結果和第三輸出結果為輸出，利用負對數似然作為損失函數，對混合高斯分布的參數進行優化，得到混合密度網絡；其中，第一輸出結果為K×D個輸出結果，第二輸出結果為softmax輸出結果，第三輸出結果為K×D×D個輸出結果，K為高斯分量的數量，D為傳感器的數量；

利用所述驗證集確定所述混合密度網絡的超參數，得到訓練好的混合密度網絡；

利用所述測試集對所述訓練好的混合密度網絡的泛化能力進行評估。

3.根據權利要求2所述的用于橋梁健康監測系統的監測數據修補方法，其特征在于，所述根據所述環境數據利用訓練好的混合密度網絡，確定混合高斯分布的參數，具體包括：

將所述環境數據利用訓練好的混合密度網絡，得到第一輸出結果、第二輸出結果和第三輸出結果；

根據所述第一輸出結果確定混合高斯分布的均值；根據所述第二輸出結果確定混合高斯分布的混合系數；根據所述第三輸出結果確定混合高斯分布的協方差。

4.根據權利要求3所述的用于橋梁健康監測系統的監測數據修補方法，其特征在于，所述根據所述混合高斯分布的參數確定所述存在異常監測數據的時間段內的所有傳感器監測數據的聯合分布，具體包括：

根據所述混合高斯分布的參數利用如下公式確定所述存在異常監測數據的時間段內的所有傳感器監測數據的聯合分布：

其中，p(y_i|x_i)為存在異常監測數據的時間段內的所有傳感器監測數據的聯合分布，y為傳感器監測數據，i為存在異常監測數據的時間段內需要修補數據的時間點，y_i為時間點i時的傳感器監測數據，x_i為時間點i時的環境數據，K為高斯分量的數量，k為高斯分量的編號，π_k(x_i)為聯合分布中依賴于x_i的第k個高斯分量的混合系數，N為高斯分布的函數表示，μ_k(x_i)為聯合分布中依賴于x_i的第k個高斯分量的均值，Σ_k(x_i)為聯合分布中依賴于x_i的第k個高斯分量的協方差。

5.根據權利要求4所述的用于橋梁健康監測系統的監測數據修補方法，其特征在于，所述利用所述聯合分布修補異常監測數據，具體包括：

利用所述存在異常監測數據的時間段內的所有傳感器監測數據的聯合分布和工作狀態正常的傳感器監測數據確定多個工作狀態異常的傳感器在工作狀態正常情況下的監測數據的概率分布；

根據多個所述工作狀態異常的傳感器在工作狀態正常情況下的監測數據的概率分布確定每個工作狀態異常的傳感器在工作狀態正常情況下的監測數據的概率分布；

根據所述每個工作狀態異常的傳感器在工作狀態正常情況下的監測數據的概率分布的混合系數和高斯分量修補異常監測數據。