Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Boostraping state space models in experimental modal analysis of a footbridge
Año:2018
Áreas de investigación
  • Estadística,
  • Ingenieria civil
Datos
Descripción
Experimental modal analysis consists on estimating the modal parameters of a structural/mechanical system (a footbridge in this case) from sensors measurements. The process can be described as: 1) measure the vibrations of the footbridge at different points using accelerometers; 2) estimate a state space model from the multivariate time series of accelerations; 3) compute the modal parameters from the eigenvalues of the state space matrices. This work analyses the application of the bootstrap to compute the standard error of the modal parameters. First, the method proposed in \cite{stoffer1991} is applied. The main problem observed with this approach is that the residuals are autocorrelated, so the cannot be resampled. Then, a sieve bootstrap is applied to the residuals, and these residuals are used to generate the bootstrap replicates. Therefore, the proposed method can be described as a two-step bootstrap.
Internacional
No
Nombre congreso
Statistical Methods for Big Data (SMBD2018)
Tipo de participación
970
Lugar del congreso
Madrid
Revisores
Si
ISBN o ISSN
000-00-00-00000-0
DOI
Fecha inicio congreso
05/06/2018
Fecha fin congreso
06/06/2018
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1
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2
Título de las actas
Statistical Methods for Big Data (SMBD2018)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Francisco Javier Cara Cañas (UPM)
  • Autor: Jesus Juan Ruiz (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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