【摘 要】
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提出了一种基于CEEMDAN-NAR-ARIMA的组合模型用以预测桥梁结构健康监测(structural health monitoring,SHM)应变数据。针对经典时间序列理论对模态混叠的数据无法有效预测的
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提出了一种基于CEEMDAN-NAR-ARIMA的组合模型用以预测桥梁结构健康监测(structural health monitoring,SHM)应变数据。针对经典时间序列理论对模态混叠的数据无法有效预测的问题,采用了带自适应噪声的完全集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)方法对桥梁SHM应变监测数据进行了分解,并使用排列熵(permutation entropy,PE)方
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