基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台研究

• 作者: 张建龙 赵东月 栗怡文 郑旭达 王雄 伍卫国 彭家意
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 健康监测平台 神经网络 长短期记忆网络 大数据 桥梁与隧道工程
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 应用前沿与综合
• 页码范围: 205-209
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.035

摘要

近年来,随着中国基建事业的大力发展,公路桥梁数量与规模不断扩大,随之而来生成了海量监测数据,桥梁健康监测平台作为数据的持有者,在桥梁数据的有效利用方面还有很大提升空间.因此,为了提高桥梁数据的利用率,缓解平台面临的数据灾难问题,实现了一种基于神经网络的桥梁健康监测与预警平台.该平台不仅拥有数据采集、传输、持久化等功能,还支持多种类、多数量的桥梁数据可视化交互与桥梁健康评估功能,而且该平台集成了基于神经网络的桥梁监测数据预测功能,实现了桥梁安全预警.预测功能将监测数据划分为三部分:观察窗口、预警窗口、预测窗口,通过机器学习算法,在预测窗口预测到异常值后,预警窗口的设置可以保证充足的时间(该平台中为24h)进行问题处理.实验验证该平台可以有效地完成桥梁状态监测与安全预警,实现桥梁安全运行.