【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁预测维护算法领域，具体是一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统及方法。
技术介绍
1、桥梁作为现代社会交通网络不可或缺的组成部分，承载着巨大的交通流量，其安全性和耐久性对社会运行至关重要。随着城市化进程的加速，桥梁的使用频率和负荷量不断增加，导致桥梁结构的退化和损伤风险上升。此外，自然环境因素，如温度变化、降雨、地震等，也会对桥梁结构造成影响。因此，及时准确地监测桥梁的健康状况，预测潜在的维护需求，对于确保交通安全、延长桥梁使用寿命、优化维护资源分配具有重要意义。
2、然而，传统的桥梁维护方法主要依赖于人工定期检查和基于经验的评估，这些方法存在一些固有的局限性。首先，人工检查无法实现对桥梁状态的连续监测，导致无法及时发现桥梁结构的微小变化和早期损伤。其次，基于经验的评估方法主观性强，可靠性和准确性受限于评估人员的专业水平和经验。此外，传统方法在数据分析和处理上也存在不足，难以应对大规模数据的收集和分析需求，无法充分利用监测数据中的信息。
3、随着科技的发展，现代桥梁维护监测技术开始集成多种传...
【技术保护点】
1.一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块通过目标函数优化预测任务的性能，所述目标函数为：
3.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块对具体的预测任务定义损失函数，具体的：
4.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，自适应拓扑控制器模块根据自适应的优化问题结果动态调整多任务学习模块的网络结构，所述优化问题为：；其中，所述表示...
【技术特征摘要】
1.一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块通过目标函数优化预测任务的性能，所述目标函数为：
3.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块对具体的预测任务定义损失函数，具体的：
4.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，自适应拓扑控制器模块根据自适应的优化问题结果动态调整多任务学习模块的网络结构，所述优化问题为：；其中，所述表示控制器的参数，所述表示自适应优化问题的正则项，所述表示正则化权重，所述表示第个任务的拓扑损失函数。
5.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述模型训练优化模块根据元学习模块输出的初始化参数作为多任务学习模块的网络模型的输入，即：设置；所述多任务学习模块的每一个神经网络分支根据初始化参数进行训练，其中，所述元学习模块的输出为：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：鲜博，袁洁，余峰，杨荆，
申请(专利权)人：四川高路文化旅游发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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