摘 要
水工结构的健康诊断是确保水利工程安全运行的关键环节，随着传感器技术与数据采集系统的快速发展，海量监测数据为水工结构的状态评估提供了丰富的信息支持。然而，传统分析方法在处理大规模、多源异构数据时存在局限性，难以充分挖掘数据中的潜在规律。为此，本文旨在探索大数据分析方法在水工结构健康诊断中的应用潜力，以提升诊断精度和效率。研究结合实际工程需求，选取典型水工结构为研究对象，综合运用机器学习算法、数据挖掘技术和统计分析方法，构建了一套适用于复杂工况的大数据分析框架。通过特征提取、模式识别和异常检测等关键技术，实现了对结构状态的实时监测与精准评估。结果表明，该方法能够有效捕捉结构性能的变化趋势，并对潜在风险进行早期预警。与传统方法相比，其诊断准确率显著提高，同时具备更强的适应性和鲁棒性。本文的主要创新点在于将大数据分析技术与水工结构特性深度融合，提出了面向多源数据的智能化诊断策略，为相关领域的研究与实践提供了新思路。研究成果不仅有助于推动水工结构健康诊断技术的发展，也为其他土木工程领域的状态评估提供了参考价值。关键词：水工结构健康诊断；大数据分析；机器学习；状态评估；多源数据
目 录
摘 要 I
1 绪论 2
1.1 水工结构健康诊断的研究背景 2
1.2 大数据分析方法在水工结构中的意义 2
1.3 国内外研究现状与发展趋势 2
1.4 本文研究方法与技术路线 3
2 数据采集与预处理方法 4
2.1 水工结构数据采集技术 4
2.2 数据清洗与质量控制策略 4
2.3 特征提取与降维分析方法 5
2.4 时间序列数据的处理与建模 5
2.5 数据标准化与异常值检测 6
3 健康诊断模型构建与优化 7
3.1 基于机器学习的诊断模型选择 7
3.2 深度学习在健康诊断中的应用 7
3.3 模型参数调优与性能评估 8
3.4 不确定性分析与鲁棒性提升 8
3.5 集成学习方法的探索与实践 9
4 实际案例分析与验证 10
结 论 13
参 考 文 献 14
致 谢 15
