基于深度学习的桥梁技术状况预测研究

桥梁技术状况预测是制定多年度桥梁养护计划的核心环节。为研究LSTM、DeepAR、Informer和Temporal Fusion Transformer等深度学习算法在桥梁技术状况预测领域的可行性和应用潜力,本文依托我国东部某省份的公路桥梁数据进行测试验证研究。验证结果表明:深度学习模型可应用于桥梁技术状况预测,所用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和进行准确预测的能力,在未来实际生产过程中,应统一数据标准,提高时序数据的质量,确保时间步长的一致性,以保证预测结果的准确性与可靠性。

基于回归分析方法的桥梁技术状况预测

以北京高速公路桥梁历年技术状况评定数据为基础,利用回归分析方法拟合桥梁技术状况衰退模型,进而预测桥梁技术状况发展趋势.通过对京藏高速公路桥梁技术状况的预测,论证了基于回归分析方法预测桥梁技术状况的可行性.

桥梁技术状况预测方法研究

结合辽宁省的桥梁工程及管理具体情况,研究了辽宁省桥梁技术状况预测方法,提出了具体桥梁中修及大修(或改建)年限的确定方法,从而为桥梁管理人员了解桥梁养护维修工作提供有效途径。

基于回归分析方法的桥梁技术状况预测

本文以北京高速公路桥梁历年技术状况评定数据为基础,利用回归分析方法拟合桥梁技术状况衰退模型,进而预测桥梁技术状况发展趋势。通过对京藏高速公路桥梁技术状况的预测,论证了基于回归分析方法预测桥梁技术状况的可行性。

桥梁技术状况劣化程度影响参数分析

以上海市230座桥梁的技术状况评定数据为基础,利用统计方法分析各桥梁参数对桥梁技术状况劣化的影响,进而预测桥梁技术状况发展趋势。

BRT钢筋混凝土桥梁预防性养护系统研究

为了防止BRT高架桥梁技术状况进一步退化,建立关于BRT高架桥梁完善的预防性养护系统。从预防性养护的概念和理念出发,对BRT高架桥梁的预防性养护体系、预防性养护病害及其对应的预防性养护措施和预防性养护时机进行了系统的研究。提出了一套适用于BRT高架桥梁的预防性养护体系,对BRT高架桥梁的预防性养护病害与矫正性养护病害做了明确的界定,总结出了BRT高架桥常见的预防性养护病害及其对应的预防性养护方案;基于BRT高架桥梁检测数据建立了Markov桥梁技术状况退化预测模型,有效地实现了对BRT高架桥梁结构性能评估与预防性养护时机的预测。

基于多指标评估的高速公路桥梁综合评价方法

基于博弈论组合赋权法研究高速公路桥梁综合评价方法,以期提高桥梁管养水平。提出路网桥梁综合评价的指标:路线交通量、桥梁技术状况评分、基础数据(桥梁跨径、使用寿命)、技术状况预测数据。桥梁技术状况评价预测采用灰色神经网络模型,得到在不考虑养护情况下桥梁自然退化的预测趋势。通过湖北省内某段高速公路的算例,验证了综合评价方法和预测模型的可行性,得到该段桥梁综合评价结果。