[发明专利]一种用于桥梁健康监测系统的监测数据修补方法及系统

权利要求书

1.一种用于桥梁健康监测系统的监测数据修补方法，其特征在于，包括：

获取存在异常监测数据的时间段内的环境数据；

根据所述环境数据利用训练好的混合密度网络，确定混合高斯分布的参数；所述参数包括混合系数、均值和协方差；

根据所述混合高斯分布的参数确定所述存在异常监测数据的时间段内的所有传感器监测数据的联合分布；

利用所述联合分布修补异常监测数据。

2.根据权利要求1所述的用于桥梁健康监测系统的监测数据修补方法，其特征在于，所述混合密度网络的训练过程包括：

获取环境数据；

将所述环境数据进行预处理，得到训练集、验证集和测试集；

以所述训练集的环境数据为输入，以第一输出结果、第二输出结果和第三输出结果为输出，利用负对数似然作为损失函数，对混合高斯分布的参数进行优化，得到混合密度网络；其中，第一输出结果为K×D个输出结果，第二输出结果为softmax输出结果，第三输出结果为K×D×D个输出结果，K为高斯分量的数量，D为传感器的数量；

利用所述验证集确定所述混合密度网络的超参数，得到训练好的混合密度网络；

利用所述测试集对所述训练好的混合密度网络的泛化能力进行评估。

3.根据权利要求2所述的用于桥梁健康监测系统的监测数据修补方法，其特征在于，所述根据所述环境数据利用训练好的混合密度网络，确定混合高斯分布的参数，具体包括：

将所述环境数据利用训练好的混合密度网络，得到第一输出结果、第二输出结果和第三输出结果；

根据所述第一输出结果确定混合高斯分布的均值；根据所述第二输出结果确定混合高斯分布的混合系数；根据所述第三输出结果确定混合高斯分布的协方差。

4.根据权利要求3所述的用于桥梁健康监测系统的监测数据修补方法，其特征在于，所述根据所述混合高斯分布的参数确定所述存在异常监测数据的时间段内的所有传感器监测数据的联合分布，具体包括：

根据所述混合高斯分布的参数利用如下公式确定所述存在异常监测数据的时间段内的所有传感器监测数据的联合分布：

其中，p(y_i|x_i)为存在异常监测数据的时间段内的所有传感器监测数据的联合分布，y为传感器监测数据，i为存在异常监测数据的时间段内需要修补数据的时间点，y_i为时间点i时的传感器监测数据，x_i为时间点i时的环境数据，K为高斯分量的数量，k为高斯分量的编号，π_k(x_i)为联合分布中依赖于x_i的第k个高斯分量的混合系数，N为高斯分布的函数表示，μ_k(x_i)为联合分布中依赖于x_i的第k个高斯分量的均值，Σ_k(x_i)为联合分布中依赖于x_i的第k个高斯分量的协方差。

5.根据权利要求4所述的用于桥梁健康监测系统的监测数据修补方法，其特征在于，所述利用所述联合分布修补异常监测数据，具体包括：

利用所述存在异常监测数据的时间段内的所有传感器监测数据的联合分布和工作状态正常的传感器监测数据确定多个工作状态异常的传感器在工作状态正常情况下的监测数据的概率分布；

根据多个所述工作状态异常的传感器在工作状态正常情况下的监测数据的概率分布确定每个工作状态异常的传感器在工作状态正常情况下的监测数据的概率分布；

根据所述每个工作状态异常的传感器在工作状态正常情况下的监测数据的概率分布的混合系数和高斯分量修补异常监测数据。