上海市桥梁技术状况的深度学习预测方法

截至2022年底,我国公路桥梁数量已接近100万座,桥梁技术状况的预测对于制定多年度养护计划至关重要。本文研究了LSTM、DeepAR、Informer和Temporal Fusion Transformer等深度学习算法在桥梁技术状况预测方面的应用,并以我国东部上海市内的公路桥梁数据为测试对象。研究结果表明,深度学习模型能够成功应用于桥梁技术状况的预测,然而,数据在时间序列上的稀疏性限制了模型捕捉时间依赖关系的能力,影响了预测的准确性。