融合SWD与PatchTST的桥梁结构响应预测方法
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摘要：响应预测是准确获取桥梁服役状态的有效手段之一。由于多变服役环境和复杂力学机制影响，桥梁响应监测数据可能具有多重特征（如非线性或非高斯性）。传统的数据驱动预测模型在面对此类复杂数据时，通常依赖特征简化或信息平滑提取信号的主要成分，导致对数据的空间模式和局部时变特征捕捉不够。为此，本文采用群分解（swarm decomposition，SWD）技术和PatchTST（Patchtime series ransformer，PatchTST）模型的桥梁结构响应预测方法。（剩余20813字）
