【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于桥梁结构监测，更具体地说，是涉及一种桥梁位移预测预警方法及系统。
技术介绍
1、大跨度桥梁极易受到极端天气(如大温度波动和风暴等)的影响，极端天气会加速结构的老化、损伤和变形过程。为确保桥梁在极端温度和强风天气条件下安全稳定运行，对桥梁结构实时、准确的健康监测显得尤为重要。在这一背景下，各种高精度传感器以及全球导航卫星系统广泛应用于桥梁结构健康监测，实现了对桥梁结构变形、振动和温度等多维度数据的实时采集。
2、在现有研究中，桥梁位移预测预警主要聚焦于通过融合和处理实时桥梁结构数据来建立健康监测模型。然而，在应对极端天气时仍存在以下问题：在实际应用处理非线性、时变的桥梁结构数据时，传统的预测模型本身存在预测精度不足的问题。极端气象条件下，桥梁结构的响应会发生复杂剧烈的变化。传统模型难以迅速适应这种快速变化和高度不确定性的环境，从而导致预测不及时或不准确，对健康监测造成错误指导。在这种情况下，如何有效地应对极端天气下桥梁结构的动态变化、提高位移预测的精度成为目前面临的难题。
3、为了解决上述问题，本专利...
【技术保护点】
1.一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述对监测数据进行预处理包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述对位移数据进行高频去噪包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，对位移数据信号进行变分模态分解包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述基于长短时记忆网络建立深度学习预测模型中使用决定系数R2、均方误差MSE、均方根误差RMSE对模...
【技术特征摘要】
1.一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述对监测数据进行预处理包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述对位移数据进行高频去噪包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，对位移数据信号进行变分模态分解包括以下步骤：
5.如权利要求4所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述基于长短时记忆网络建立深度学习预测模型中使用决定系数r2、均方误差mse、均方根误差rmse对模型性能进行评估，公式分别如下：
6.如权利要求5所述的一种桥梁位移预测预警方法，其特征在于，所述基于长...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟晓林，李娇娇，刘岩，杨嘉欣，胡亮亮，李金沛，赵诗雨，鲍艳，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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