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公开(公告)号：CN116822753B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311101472.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的电动淋洗修复底泥预测优化方法及系统，属于铅镉污染底泥修复技术领域。其方法包括以下步骤：对铅镉污染底泥进行多种不同影响因素下的电动淋洗修复实验，得到不同影响因素下的实际铅去除率和实际镉去除率；构建BP神经网络模型，以多种不同影响因素作为BP神经网络模型的输入参数，以得到的实际铅去除率和实际镉去除率作为BP神经网络模型的输出参数，训练BP神经网络模型；利用训练好的BP神经网络模型对待修复污染底泥的铅去除率和镉去除率进行预测。通过本发明能够得到多种影响因素下的电动淋洗修复底泥预测结果。
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公开(公告)号：CN112906578B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202110203526.X
申请日：2021-02-23
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2134 , G01M5/00 , G01S7/41 , G01S13/90
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，提供了一种桥梁时间序列位移信号去噪的方法，采用ESMD和EEMD结合的方式将观测桥梁的原始时间序列位移信号分解为多个分量信号，利用斯皮尔曼系数去除高频噪声信号分量，可消除高频噪声的影响。将剩余的分量信号重构得到的两组新信号以及原始信号构建虚拟多通道信号。利用SCBSS对虚拟多通道信号进行分离，得到混合矩阵和源信号的估计值，采用快速傅里叶变换对源信号的估计值进行时频域转换，识别低频噪声分量信号，并对低频噪声分量信号作归零处理，进一步可去除低频噪声分量信号。有利于降低噪声信息对桥梁时间序列位移信号的影响，从而提高桥梁损伤检测的准确性。
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公开(公告)号：CN112101089A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010733460.0
申请日：2020-07-27
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明实施例提供一种信号降噪方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将当前原始信号进行ESMD处理，获取余值和本征模函数值；将本征模函数值重构获取第一重构信号值，将第一重构信号值通过奇异值分解法降噪处理，获取第一降噪信号值；将第一降噪信号值与余值重构，获取第二重构信号值，通过形态学滤波器对第二重构信号值滤波处理，获取最终降噪后的信号值。通过基于ESMD分解获取的本征模函数值和余值，获取信号的最优趋势项，减少了趋势项对SVD分解的影响；通过SVD分解获取第一降噪信号值，去除了信号中的大部分高频和低频噪声；通过基于形态学滤波器获取最终降噪后的信号值，解决了现有技术降噪效果不理想的缺陷，降低了信号中噪声的残留。
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公开(公告)号：CN117454095B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311779499.6
申请日：2023-12-22
IPC: G06F18/10 , G06F18/21 , G06F18/2135 , G01M5/00 , G01B21/32
Abstract: 本发明公开了一种桥梁动挠度数据降噪方法，包括获取时序位移数据；通过对所述时序位移数据进行能量‑熵协同寻优的VMD亚高频噪声降噪得到初级降噪信号；通过所述初级降噪信号判定源信号个数；通过约束源信号个数的多通道信号采用SOBI算法对所述初级降噪信号进行二级去噪得到最终降噪后信号。本发明有效降低噪声信息对桥梁动挠度测量的影响，实现对GBSAR桥梁动挠度监测数据中的多尺度噪声进行分级降噪处理。
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公开(公告)号：CN116819974B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311102920.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及城市管网排口溢流监控技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的排水管网末端智能排水方法及系统，方法包括步骤：S1、预先在排水管网末端排口处安装水质采集终端，并采集实时水质数据；S2、基于预先训练好的DQN模型对于采集的实时水质数据进行分析，并根据分析结果控制排口处闸门执行开启或关闭动作；S3、对实时水质数据和闸门状态进行可视化展示。本发明根据污水状态自主实时调整截污闸门的启闭，能够减少人力消耗，为管理人员提供排口实时状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110598615B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910832806.X
申请日：2019-09-04
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例提供一种用于桥梁结构监测的数据降噪方法及系统。该方法包括获取原始观测信号；将原始观测信号进行极点对称模态分解，得到分解固有模态分量和残差分量；采用盲源分离算法对分解固有模态分量和残差分量进行分离，得到分离信号；对分离信号进行频域转换，得到频域转换结果，根据频域转换结果中的噪声频率得到噪声分量；去除噪声分量，并对分解固有模态分量和残差分量进行逆向重构，得到重构信号分量；计算分解固有模态分量和原始观测信号的斯皮尔曼系数，确定预设阈值；根据预设阈值，将重构信号分量进行累加，得到去除噪声信息的信号数据。本发明实施例通过将模态分解和盲源分离相结合，有效实现对桥梁监测数据进行分解、去噪和重构。
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公开(公告)号：CN110598615A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910832806.X
申请日：2019-09-04
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明实施例提供一种用于桥梁结构监测的数据降噪方法及系统。该方法包括获取原始观测信号；将原始观测信号进行极点对称模态分解，得到分解固有模态分量和残差分量；采用盲源分离算法对分解固有模态分量和残差分量进行分离，得到分离信号；对分离信号进行频域转换，得到频域转换结果，根据频域转换结果中的噪声频率得到噪声分量；去除噪声分量，并对分解固有模态分量和残差分量进行逆向重构，得到重构信号分量；计算分解固有模态分量和原始观测信号的斯皮尔曼系数，确定预设阈值；根据预设阈值，将重构信号分量进行累加，得到去除噪声信息的信号数据。本发明实施例通过将模态分解和盲源分离相结合，有效实现对桥梁监测数据进行分解、去噪和重构。
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公开(公告)号：CN110472268A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910557141.6
申请日：2019-06-25
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明实施例提供一种桥梁监测数据模态识别方法及装置，该方法包括：对原始汉克尔矩阵进行化简处理，得到简化后的汉克尔矩阵；根据所述简化后的汉克尔矩阵创建自相关矩阵；根据所述自相关矩阵确定模态阶数；根据所述简化后的汉克尔矩阵计算投影矩阵，对所述投影矩阵进行加权，得到加权投影矩阵；对所述加权投影矩阵进行奇异值分解和所述模态阶数得到可观测矩阵；根据所述可观测矩阵识别模态参数。通过简化后的汉克尔矩阵创建自相关矩阵，利用自相关矩阵特征值之间的相对差异来精确选取模型阶数，消除了估计结果中不重要模态，避免了噪声和计算误差引起的伪模干扰。
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公开(公告)号：CN108222281A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810136507.8
申请日：2018-02-09
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种装配式梁板连接结构及方法，包括预制混凝土梁和预制混凝土板、Z型钢、L型钢、第一螺栓和叠层橡胶支座；L型钢的短边的两侧分别与预制混凝土板的端板面和Z型钢的腹板贴合，长边与预制混凝土板的下板面贴合；第一螺栓的一端预埋入预制混凝土板内，另一端依次贯穿L型钢的短边和Z型钢的腹板；叠层橡胶支座分别与L型钢的长边和Z型钢的下板贴合；Z型钢的上板与预制混凝土梁的上板面固定连接。本发明实现施工现场直接进行预制钢筋混凝土梁板干连接，避免了现场浇筑，提高了现场装配的速度，同时本发明减少了建筑物受到外力时梁对楼板产生横向拉力，降低了竖向力对楼板的震动，具有良好的减震抗震性能。
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公开(公告)号：CN119621267A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411668017.4
申请日：2024-11-20
Abstract: 本申请公开了一种并行测试的调度优化方法、装置、设备、介质及产品，涉及电力特种设备的测试任务调度领域，该方法包括：获取待测试电力特种设备的测试任务集合；构建递归树；递归树的子节点为测试任务集合中需要满足预设测试时序约束的测试任务；对递归树进行递归搜索得到待测试电力特种设备的多个满足预设测试时序约束的局部测试方案；确定所有满足预设测试时序约束的局部测试方案为隐集编码；采用隐集编码对采用人工蜂群算法得到的全局测试方案进行调整，使得调整后的待测试电力特种设备的全局测试方案符合预设测试时序约束，得到待测试电力特种设备的最优全局测试方案，本申请可在排布过程中兼顾到各测试任务间固有的时序约束。
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