A Deformation Prediction Approach for Supertall Building Using Sensor Monitoring System
المؤلفون المشاركون
Qiu, Dongwei
Wang, Tong
Ye, Qing
Huang, He
Wang, Laiyang
Duan, Mingxu
Luo, Dean
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-04-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Using high-precision sensors to monitor and predict the deformation trend of supertall buildings is a hot research topic for a long time.
And in terms of deformation trend prediction, the main way to realized deformation trend prediction is the deep learning algorithm, but the accuracy of prediction result needs to be improved.
To solve the problem described above, firstly, based on the conditional deep belief network (CDBN) model, the levenberg-marquardt (LM) was used to optimize the CDBN model; the LM-CDBN model has been constructed.
Then taking CITIC tower, the tallest building in Beijing as the research object, the real-time monitoring data of the shape acceleration array (SAA) as an example, we used LM-CDBN model to analyse and predict the building deformation.
Finally, to verify the accuracy and robustness of LM-CDBN model, the prediction results of the LM-CDBN model are compared with the prediction results of the CDBN model, the extreme learning machine (ELM) model, and the unscented Kalman filter-support vector regression (UKF-SVR) model, and we evaluated the result from three aspects: training error, fitness, and stability of prediction results.
The results show that the LM-CDBN model has higher precision and fitting degree in the prediction of deformation trend of supertall buildings.
And the MRE, MAE, and RMSE of the LM-CDBN model prediction results are only 0.0060, 0.0023mm, and 0.0031mm, and the prediction result was more in line with the actual deformation trend.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Qiu, Dongwei& Wang, Tong& Ye, Qing& Huang, He& Wang, Laiyang& Duan, Mingxu…[et al.]. 2019. A Deformation Prediction Approach for Supertall Building Using Sensor Monitoring System. Journal of Sensors،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191822
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Qiu, Dongwei…[et al.]. A Deformation Prediction Approach for Supertall Building Using Sensor Monitoring System. Journal of Sensors No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191822
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Qiu, Dongwei& Wang, Tong& Ye, Qing& Huang, He& Wang, Laiyang& Duan, Mingxu…[et al.]. A Deformation Prediction Approach for Supertall Building Using Sensor Monitoring System. Journal of Sensors. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1191822
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1191822
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر