Displacement prediction for long-span bridges via limited remote sensing images: An adaptive ensemble regression method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Proposing a novel predictive method based on an adaptive ensemble regression algorithm. • Leveraging advanced ML algorithms such as kernel learning, ensemble learning, incremental learning, and hybrid learning. • Simultaneous predicting and normalizing using limited data. • Validating real-world data of long-span bridge. Spaceborne remote sensing via synthetic aperture radar (SAR) images offers promising solutions to long-term structural health monitoring by providing local displacement time histories. However, this methodology faces challenges such as limited image accessibility, data sparsity, and real-time monitoring feasibility. Although regression-based prediction is a practical approach to deal with these limitations, the availability of limited SAR-extracted displacement data and the impacts of unmeasured environmental/operational factors lead to extra challenges that can skew prediction outputs. To overcome these issues, this article proposes a novel adaptive ensemble regression method that not only predicts displacement time series from limited SAR images but also simultaneously removes environmental/operational variability in predicted displacements. This method features two levels of kernelized and adaptive regression modeling within a sequential ensemble learning framework using Gaussian process regression as the primary regressor. Results from two real-world bridge structures substantiate the effectiveness of the proposed method in simultaneous prediction and normalization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle