A kernelized deep regression method to simultaneously predict and normalize displacement responses of long-span bridges via limited synthetic aperture radar images
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
Synthetic aperture radar (SAR) images retrieved by spaceborne remote sensing have recently gained significant attention as an affordable and effective solution to provide structural responses in terms of displacements from field measurements. Notwithstanding, this process may lead to partial/scattered information due to the limitations of SAR images. Furthermore, the effects of unmeasured environmental and/or operational conditions on structural responses and sensitivity of SAR-extracted displacements of full-scale structures like long-span bridges to these conditions still stand as major challenges. In this work, an innovative machine learning-aided methodology is put forward for handling these issues. The proposed methodology simultaneously predicts and normalizes displacement data within a two-stage kernelized deep regression (KDR) framework. The first stage involves kernelized regressor modeling and selection, exploiting Gaussian process regression and support vector regression. The second stage is based on deep regressor modeling via a long-short-term-memory neural network. The proposed methodology is shown to display high accuracy in prediction limited displacement data independent of unmeasured environmental/operational data. To concretely assess the performance of the proposed methodology, displacement responses from two long-span bridges and seasonal temperature records are considered. Results show that the approach is superior to available state-of-the-art techniques.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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