摘要
从桥梁结构健康状况评估的需求出发,分析挠度、应力和温度的关系特征,提出了一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)模型的桥梁结构挠度预测方法。该方法利用Bi-LSTM在时间序列建模方面的优势,对桥梁结构监测中挠度数据与应力和温度数据之间的特征变化进行捕捉,从而实现对挠度值变化趋势的高精度预测。在对某特大桥的监测数据分析应用结果显示,Bi-LSTM模型较GRU、LSTM、ARIMA模型,具有更高的预测精度,验证了该方法的有效性。
出处
《公路》
北大核心
2024年第10期213-219,共7页
Highway
基金
贵州省科技计划项目-基于人工智能的在役中小跨径混凝土桥梁健康监测与预警系统研究-黔科合基础,项目编号[2020]1Y280
贵州省科技计划项目-贵州省山区桥梁智能检测与维护科技创新人才团队建设-黔科合平台人才-CXTD,项目编号[2021]008。
