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摘要：本发明涉及土木工程技术领域，具体涉及桥梁健康监测数据分析与挖掘技术领域，具体来说是一种基于非完整训练集的生成式桥梁应变监测数据修复方法，包括以下步骤：S1.形成非完整数据集并对桥梁原始监测数据进行预处理；S2.根据原始非完整监测数据集建立标签数据集；S3.根据原始非完整监测数据集建立随机噪声数据集，对缺失部分采用0‑1之间的均匀分布随机采样进行初始赋值；S4.根据标签数据集建立提示数据集，随机选择部分标签数据输出；S5.搭建具有两层隐藏层的生成器；S6.搭建具有两层隐藏层的判别器；S7.建立生成器与判别器的对抗训练机制。本发明优点在于：实现缺失应变监测数据的高精度修复，提高数据的完整性和可用性。

主权项：1.一种基于非完整训练集的生成式桥梁应变监测数据修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.形成非完整数据集并对桥梁原始监测数据进行预处理，具体包括：a将多传感器的应变响应数据按时间顺序排序，形成多维度数据集，其中数据集每一维特征为一个应变传感器，每一样本为某一时刻所有应变传感器采集的数据；b对原始应变数据进行归一化处理，将数据映射到0-1之间；S2.根据原始非完整监测数据集建立标签数据集，用于自动判断哪些数据为观测数据以及缺失数据，其中以0代表缺失数据，以1代表实际观测数据；S3.根据原始非完整监测数据集建立随机噪声数据集，对缺失部分采用0-1之间的均匀分布随机采样进行初始赋值；S4.根据标签数据集建立提示数据集，随机选择部分标签数据输出；S5.搭建具有两层隐藏层的生成器，其中：a设置隐藏层的激活函数为ReLU，输出层的激活函数为Sigmoid；b输入非完整数据集、噪声数据集以及标签数据进行数据修复；S6.搭建具有两层隐藏层的判别器，其中：a设置隐藏层的激活函数为ReLU，输出层的激活函数为Sigmoid；b输入经生成器修复后的数据以及提示数据集，并生成预测的标签数据；S7.建立生成器与判别器的对抗训练机制，具体包括：a构建基于交叉熵的损失函数；b使判别器尽可能区分由生成器生成的数据以及真实观测的数据，并使生成器修复的数据让判别器无法准确区分；c在训练过程中生成器以及判别器交替进行训练，利用随机梯度下降算法进行参数更新。

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