基于改进ELM-Markov Model的建筑结构稳定性监测算法

摘要

针对结构稳定性直接影响建筑安全的问题，提出了基于改进ELM-Markov Model的建筑结构稳定性监测算法，首先，通过S变换获取建筑结构加速度信号时频图，采用灰度共生矩阵获取加速度信号时频图纹理特征，结合类内和类间散布矩阵生提取敏感特征向量；然后，结合极限学习机（ELM）和马尔科夫模型（Markov Model）构建ELM-Markov Model，对ELM的拟合误差进行Markov状态划分和误差预测，修正ELM预测值，再引入改进的灰狼算法寻优ELM-Markov Model状态数；最后，将敏感特征向量输入优化后的ELM-Markov Model中，实现建筑结构稳定性监测。实验结果表明：本文方法监测误差较小、鲁棒性较强、效率较高。

关键词

极限学习机 / 马尔科夫模型 / 建筑结构 / 稳定性监测 / S变换