An unsupervised context-free forecasting method for structural health monitoring by generative adversarial networks with progressive growing and self-attention
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring the robust operation of bridges demands swift and precise forecasting of structural performance within the health monitoring system. However, challenges arise in the realm of long-time series forecasting context-free data. These challenges encompass scenarios where there is a lack of reference data pre- and postforecasting, instances of missing data before forecasting (near-forecasting), or predictions of the distant future (far-forecasting). Addressing these issues, a current imperative is the development of a framework adept at efficiently and directly forecasting context-free long-time series data. This article introduces a framework, the convolutional generative adversarial network with progressive growing and self-attention (PSA-CGAN) mechanisms, tailored for forecasting context-free data. The approach employs generative adversarial networks in tasks related to long-time series. Additionally, progressive growing and self-attention mechanisms are harnessed to capture both long- and short-term features in the time series, notably enhancing the efficiency and accuracy of the forecasting method. The proposed method undergoes validation through application to two distinct bridge cases, confirming its generality and real-time forecasting prowess. On two bridges, PSA-CGAN can effectively predict acceleration data in various context-free scenarios and is capable of forecasting progressively changing damage data. It provides a valuable reference for predicting damage data. Additionally, the results indicate that PSA-CGAN is a promising and practical solution for the prediction of context-free data. It represents an efficient and rapid tool for damage prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».