Luận Án Tiến Sĩ Chẩn Đoán Kết Cấu Cầu Dựa Trên Chuỗi Dữ Liệu Đo Dao Động Theo Thời Gian Kết Hợp Sử Dụng Mạng Học Sâu

Chẩn Đoán Kết Cấu Cầu Dựa Trên Chuỗi Dữ Liệu Đo Dao Động Theo Thời Gian Kết Hợp Sử Dụng Mạng Học Sâu Tích Chập​

Các kết quả đã đạt được, nêu những đóng góp mới về giá trị khoa học, thực tiễn của các đóng góp đó (chưa từng được tác giả nào trong và ngoài nước công bố).
1. Phân tích đặc trưng bất định, ngẫu nhiên của chuỗi dữ liệu theo thời gian trong giám sát sức khỏe kết cấu cầu, từ đó cho thấy các yếu tố trên luôn luôn tồn tại trong quá trình đo, xử lý dữ liệu dao động kết cấu cầu, làm cho bộ dữ liệu động thu được có đặc tính ngẫu nhiên/bất định với dải phân tán khá rộng. Do đó, việc sử dụng các phương pháp cải thiện dữ liệu thô, giảm chiều dữ liệu nhằm tăng khả năng tính toán, phân tích dữ liệu một cách hiệu quả là cần thiết để tăng độ chính xác của mô hình giám sát sức khoẻ kết cấu. Cùng với đó, việc sử dụng các phương pháp học máy để nâng cao hiệu suất chẩn đoán trở nên cần thiết và tất yếu.
2. Đề xuất ứng dụng hai phương pháp xử lý dữ liệu tiên tiến bao gồm phương pháp xấp xỉ tổng hợp tượng trưng (Symbolic Aggregate approXimation – SAX) và phương pháp phân rã sóng rời rạc đa cấp (Multilevel Discrete Wavelet Decomposition – MDWD) để giảm độ phức tạp và kích thước của dữ liệu chuỗi thời gian, giúp giảm nhiễu hiệu quả, nâng cao tốc độ xử lý dữ liệu, đặc biệt là các chuỗi dữ liệu quan trắc lớn đòi hỏi nguồn tài nguyên bộ vi xử lý lớn.

• Luận án tiến sĩ Xây dựng
• Chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng Công trình Giao thông
• Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Hoàng Hà, TS. Nguyễn Thị Cẩm Nhung
• Tác giả: Hoàng Thanh Nam
• Số trang: 144
• File PDF_TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Giao thông vận tải 2023

Link Download
https://luanvan.moet.gov.vn/?page=1.41&view=42578
https://drive.google.com/file/d/19oF0KOzGEDdaswzYbXn1O8VcqHxAh0nM
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1