首页  专利技术  电子电路装置的制造及其应用技术

一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法与流程

2026-04-15 12:00:02 240次浏览
一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法与流程

本发明涉及桥梁风险控制,尤其涉及一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法。


背景技术:

1、在役的矮塔斜拉桥工程结构变形的多模型并行预测方法,是多因素共同作用结果,当前的评价方法多是根据施工中的现场情况等因素进行人为安全预测,存在严重的主观影响。实际上,风速、桥梁历史位移、降雪程度、降雨程度、以及车辆动载荷等影响因素与桥梁位移是存在一定的映射关系的,在外界复杂因素影响下,这种映射关系表现为复杂的多维非线性特征,难以采用一般的显式方程进行表达,而传统的对桥梁工程结构变形的预测多是针对一维非线性特征进行预测,对于多种因素综合作用下的在役的矮塔斜拉桥桥梁安全的预测存在困难。


技术实现思路

1、本发明公开了一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,以克服上述技术问题。

2、为了实现上述目的,本发明的技术方案是:

3、一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,包括如下步骤:

4、s1、获取在役桥梁的第1~ c天的环境监测数据集和第 c+1天的桥梁位移,以获取样本数据库; c表示历史上的获取环境监测数据的总天数,且 c>1;

5、s2、根据所述样本数据库,采用有放回抽样的方法,获取 n组训练样本;其中, n为训练样本组的数量;

6、s3:建立多因素桥梁位移预测模型,并根据 n组所述训练样本,分别对所述多因素桥梁位移预测模型进行训练,获取 n个训练后的多因素桥梁位移预测模型;

7、s4:根据 n个所述训练后的多因素桥梁位移预测模型,基于待预测日期之前的第1~ c天的环境监测数据,获取 n个待预测日期的桥梁位移,以获取待预测日期的最后的桥梁预测位移,完成对待预测日期的桥梁位移的预测。

8、进一步的,所述多因素桥梁位移预测模型建立方法如下:

9、s31:根据环境监测数据的第 i, i=1, …, i个环境因素的取值范围,确定第 i个环境因素的多个取值区间;其中, i为环境因素的索引编号, i为环境因素的总数;

10、s32:确定环境监测数据中的环境因素序列;

11、s33:根据第 i个环境因素的取值区间,获取基于环境因素序列的预测路径,以建立所述预测路径与预测结果之间的映射关系,完成对多因素桥梁位移预测模型的建立。

12、进一步的,建立所述预测路径与预测结果之间的映射关系的方法如下:

13、s331:依次确定环境因素序列中的第 i, i=1, …, i个环境因素中的第 c天的监测值所属的第 i个环境因素的取值区间;

14、s332:获取第 c,c=1, …, c天的基于环境因素序列的预测路径为 lq1 -l q2 -…- lq i -…-lq i;

15、其中, q i为第 i个环境因素中的第 c天的监测值所属的第 i个环境因素的取值区间的索引编号; lq i为第 i个环境因素中的第 c天的监测值所属的第 i个环境因素的取值区间; c为历史上的获取环境监测数据的天数的编号;

16、s333:建立第 c,c=1, …, c天的基于环境因素序列的预测路径与第 c+1天的桥梁位移之间的映射关系,获取第 c天的预测路径与预测结果之间的映射关系,以获取最终的预测路径与预测结果之间的映射关系。

17、进一步的,所述环境监测数据集中的环境监测数据包括多个与桥梁结构变形相关的环境因素。

18、进一步的,所述环境因素包括风速、历史的桥梁位移、降雪强度、降雨强度和车辆动载荷;

19、其中,历史的桥梁位移,为用于对第 c+1天的桥梁位移进行预测的第1~ c天的桥梁位移。

20、进一步的,所述训练样本的总数的计算公式如下:

21、,

22、式中:表示训练样本组的数量;表示样本数据库中的数据样本的总数;表示有放回抽样的次数。

23、进一步的,获取待预测日期的最后的桥梁预测位移所采用公式如下:

24、,

25、式中:为最后的桥梁预测位移;是第个训练后的多因素桥梁位移预测模型的预测结果。

26、有益效果:本发明的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,通过对在役桥桥梁的第1~ c天的环境监测数据集与第 c+1天的桥梁位移形成的样本,采用有放回抽样的方法获取的多组训练样本,分别对所建立的多因素桥梁位移预测模型进行训练,最后采用多个训练后的多因素桥梁位移预测模型所获得的桥梁位移,获得最后的桥梁预测位移,完成对待预测日期的桥梁位移的预测。其中,所建立的多因素桥梁位移预测模型,能够充分的考虑与桥梁结构变形相关的环境因素,针对多维的非线性特征进行预测,对于多种因素综合作用下的在役的桥梁安全的预测,具有较高的预测准确度及预测精度。



技术特征:

1.一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,所述多因素桥梁位移预测模型建立方法如下:

3.根据权利要求2所述的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,建立所述预测路径与预测结果之间的映射关系的方法如下:

4.根据权利要求1所述的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,所述环境监测数据集中的环境监测数据包括多个与桥梁结构变形相关的环境因素。

5.根据权利要求4所述的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,所述环境因素包括风速、历史的桥梁位移、降雪强度、降雨强度和车辆动载荷;

6.根据权利要求1所述的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,所述训练样本的总数的计算公式如下:

7.根据权利要求1所述的一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,其特征在于,获取待预测日期的最后的桥梁预测位移所采用公式如下:


技术总结
本发明公开了一种桥梁结构变形的多模型并行预测方法,通过对在役桥桥梁的第1~C天的环境监测数据集与第C+1天的桥梁位移形成的样本,采用有放回抽样的方法获取的多组训练样本,分别对所建立的多因素桥梁位移预测模型进行训练,最后采用多个训练后的多因素桥梁位移预测模型所获得的桥梁位移,获得最后的桥梁预测位移,完成对待预测日期的桥梁位移的预测。其中,所建立的多因素桥梁位移预测模型,能够充分的考虑与桥梁结构变形相关的环境因素,针对多维的非线性特征进行预测,对于多种因素综合作用下的在役的桥梁安全的预测,具有较高的预测准确度及预测精度。

技术研发人员:郑晓冬,郑帅,刘海波,王冠彭,曲江峰,宋书玉,祝梓铭,耿大帅,段洪旭,杨明,胡维,刘宇,谢佳
受保护的技术使用者:中铁建大桥工程局集团第一工程有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40165154 】

技术研发人员:郑晓冬,郑帅,刘海波,王冠彭,曲江峰,宋书玉,祝梓铭,耿大帅,段洪旭,杨明,胡维,刘宇,谢佳
技术所有人:中铁建大桥工程局集团第一工程有限公司

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
郑晓冬郑帅刘海波王冠彭曲江峰宋书玉祝梓铭耿大帅段洪旭杨明胡维刘宇谢佳中铁建大桥工程局集团第一工程有限公司
一种用于土资源利用的疏浚淤泥固化装置及其方法与流程 沿程式粮储传运封控一体缓冲共振原位除尘装备
相关内容