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摘要
针对高速铁路无砟轨道结构健康监测在服役过程中可能出现由结构局部损伤或者传感器故障导致的测点异常问题，建立一种并行图卷积神经网络模型，应用于高速铁路无砟轨道监测测点异常的识别。利用结构早期初始状态的监测数据训练并行图卷积神经网络，获得结构初始状态下的测点数据之间的空间关联性。利用并行图卷积神经网络预测服役状态无砟轨道测点监测数据，实现轨道监测测点异常的识别。此外，对于明显漂移的数据可基于有向图分析修正预测结果。本文将该方法应用于某高速铁路无砟轨道结构长期监测数据，应用该模型识别了异常测点。
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单位哈尔滨工业大学; 中铁第四勘察设计院集团公司
