【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁结构健康监测，特别是涉及一种基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法、装置、介质及产品。
技术介绍
1、桥梁作为交通建设的重要组成部分，不仅承受着巨大的荷载，还面临着各种环境影响，这使得它们容易受到结构损伤的影响。因此，研究出一种能对桥梁结构健康状况进行准确预测并及时采取相应措施的方法至关重要。这样的方式，对大桥的可靠安全有很大的帮助，对交通系统的正常运行也会起到夯实基础的作用。
2、近几年来，关于桥梁结构的健康监测技术得到了明显的进步。然而，由于桥梁结构的复杂性和多变性，仅仅依赖单一数据源的监测和分析方法往往难以满足对精准预测的需求。因此，对多源数据融合的预测方法进行深入研究，并在大跨度桥梁结构的健康监测中得到成功应用，就成为重中之重。
3、在这一领域的不断发展中，结构健康监测技术取得的长足进步，但挑战与需求同样显著。对大跨径桥梁结构的监控，要求预测高度准确，做到发现问题隐患及时到位，维修措施及时到位，修复措施及时到位，确保桥梁结构安全、桥梁安全大跨度桥梁结构的监测要求高度准确的预测，以便及...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，所述应变模型通过训练数据集对长短期记忆网络模型进行训练得到的；所述训练数据集包括所述目标大跨径桥梁的历史温度数据的时空数据矩阵和对应的历史应变数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，执行步骤“提取当前时刻的所述温度数据的时空数据矩阵”之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特...
【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，所述应变模型通过训练数据集对长短期记忆网络模型进行训练得到的；所述训练数据集包括所述目标大跨径桥梁的历史温度数据的时空数据矩阵和对应的历史应变数据。
3.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，执行步骤“提取当前时刻的所述温度数据的时空数据矩阵”之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，应用深度时空卷积神经网络提取当前时刻的所述温度数据的时空数据矩阵。
5.根据权利要求1所述的基于多源数据的大跨径桥梁结构的健康预测方法，其特征在于，将当前时刻的所述应变数据输入自编码器网络，得到所述目标大跨径桥梁的第一健康状态的判定结果，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于多源...
【专利技术属性】
技术研发人员：何海杰，王斌，曹纪兴，陈勇，顾洋，余恒广，田茂霖，
申请(专利权)人：台州学院，
类型：发明
国别省市：
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