光电成像挠度系统中数据动态阈值区间预测  

Dynamic threshold interval prediction for optoelectronic imaging deflection system

作　　者：胡顺仁[1,2] 陈伟民[1] 

机构地区：[1]重庆大学光电技术系统教育部重点实验室,重庆400044 [2]重庆工学院电子信息与自动化学院,重庆400050

出　　处：《传感器与微系统》2009年第8期59-62,共4页Transducer and Microsystem Technologies

基　　金：国家"863"计划资助项目(2006AA04Z433);国家重大科技攻关计划资助项目(2002BA105C);重庆市科技攻关重大专项基金资助项目(7289);重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ080616)

摘　　要：对桥梁挠度数据的影响因子进行了深入分析,揭示了传统基于固定阈值方法判断数据信号正确性的方法是不适用的,从而在回归理论分析基础上,建立回归模型来描述挠度数据局部趋势曲线,以此预测挠度数据阈值区间范围,形成动态阈值包络。仿真实验证明:回归模型与实测曲线吻合较好,2个实验的均方误差分别为0.684 7和0.485 4,实测值都在预测值的动态阈值范围内(当输入温度值为15.61,实测值为288.89,样本大小为130时,预测的挠度阈值范围为289.048 8±0.470 8;样本大小为32时,预测的挠度阈值范围为289.019 3±0.137 6)。The bridge deflection scope has changed greatly, and the traditional threshold method has became unfitted. The regression model is built to describe the partial deflection curve, then to predict the next deflection threshold interval. Simulation results verify the effectiveness of the designed method and theoretical discussions. The mean-square error（MSE） of two experiment are 0. 684 7and 0. 485 4, and the true deflection value are in prediction threshold interval when the input temperature value is 15.61, the true deflection is 288.89, the stylebook data number is 130, the prediction threshold interval is 289. 048 8± 0. 470 8, and the stylebook data number is 32, the prediction threshold interval is 289.019 3 ±0. 137 6.

关 键 词：光电挠度 动态阈值区间 回归分析 挠度 

分 类 号：U446.2[建筑科学—桥梁与隧道工程] TP183[交通运输工程—道路与铁道工程]