基于优化支持向量机的大跨度斜拉桥拉索损伤识别研究

Research on Cable Damage Identification of Large-span Cable-stayed Bridges Based on Optimized Support Vector Machines

为实现斜拉桥斜拉索损伤的快速定位与损伤程度的识别,提出了一种基于支持向量机机器学习算法的大跨度斜拉桥拉索损伤识别方法。以实际工程案例为背景,分析了三种斜拉索损伤工况下的模型预测结果,得到结论如下:优化后的支持向量机斜拉索损伤预测模型相较于标准支持向量机预测模型具有更高的预测精度;在25%、50%和75%三个损伤工况下,优化的支持向量机模型能准确定位受损的斜拉索位置,损伤程度预测值分别为-0.44%、-0.46%和0.31%,预测相对误差均低于0.5%。