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公开(公告)号：CN112629786A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011407407.8
申请日：2020-12-03
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种工作模态参数识别方法及设备故障诊断方法，涉及模态参数识别技术领域。该工作模态参数识别方法包括：获取振动传感器在待确定工作模态参数的一维结构中预设时间内检测的时域振动响应信号组成的时域振动响应信号矩阵；根据时域振动响应信号矩阵，利用拉普拉斯特征映射方法得到模态响应矩阵；根据模态响应矩阵，利用最小二乘法广义逆方法得到模态振型矩阵；根据模态响应矩阵，利用单自由度技术或傅里叶变换方法得到模态固有频率。本发明将流形学习中的拉普拉斯特征映射应用在工作模态分析当中，具有较低的时间和空间复杂度。
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公开(公告)号：CN111797768A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010639707.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种城市道路交通拥堵多原因自动实时识别方法及系统，所述识别方法包括：采集获取研究区域范围内的一条城市道路历史上交通状态的n个可观测数据作为输入，m种交通拥堵原因作为输出，建立包含p条历史记录的训练样本数据集；确定每种交通拥堵原因与n个可观测数据间的因果关系，构建因果贝叶斯网络结构；采用训练样本数据集中的历史记录对所述因果贝叶斯网络的参数进行训练，获得训练后的因果贝叶斯网络；将该城市道路当前交通状态的多个可观测数据输入训练后的因果贝叶斯网络，贝叶斯网络的输出即识别的该城市道路当前拥堵的多原因。本发明利用因果贝叶斯网络实现了仅根据多个可观测数据就可自动实时识别城市道路交通拥堵的多原因。
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公开(公告)号：CN111797768B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010639707.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种城市道路交通拥堵多原因自动实时识别方法及系统，所述识别方法包括：采集获取研究区域范围内的一条城市道路历史上交通状态的n个可观测数据作为输入，m种交通拥堵原因作为输出，建立包含p条历史记录的训练样本数据集；确定每种交通拥堵原因与n个可观测数据间的因果关系，构建因果贝叶斯网络结构；采用训练样本数据集中的历史记录对所述因果贝叶斯网络的参数进行训练，获得训练后的因果贝叶斯网络；将该城市道路当前交通状态的多个可观测数据输入训练后的因果贝叶斯网络，贝叶斯网络的输出即识别的该城市道路当前拥堵的多原因。本发明利用因果贝叶斯网络实现了仅根据多个可观测数据就可自动实时识别城市道路交通拥堵的多原因。
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