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公开(公告)号:CN113569908B
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202110705057.1
申请日:2021-06-24
申请人: 河南大学
摘要: 本发明公开了基于深度学习的桥梁技术状况及病害预测反推演算方法,包括记录桥梁服役期间的桥梁技术状况评分以及病害情况;确定神经网络结构,设置神经网络以及CPSO算法参数,通过CPSO算法对BP神经网络的权值以及阈值进行优化;结合记录的桥梁技术状况评分,设置预测模型的训练集与检测集,并且对CPSO‑BP神经网络模型进行训练;通过训练好的神经网络对桥梁往后几年的技术状况评分进行预测;结合MC模型对CPSO‑BP网络预测模型的波动性较大的预测结果进行修正;本发明能够在保证准确率的前提下提高桥梁检测效率,通过对桥梁技术状况评分进行预测,精确预测桥梁病害位置、种类以及程
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公开(公告)号:CN113569908A
公开(公告)日:2021-10-29
申请号:CN202110705057.1
申请日:2021-06-24
申请人: 河南大学
摘要: 本发明公开了基于深度学习的桥梁技术状况及病害预测反推演算方法,包括记录桥梁服役期间的桥梁技术状况评分以及病害情况;确定神经网络结构,设置神经网络以及CPSO算法参数,通过CPSO算法对BP神经网络的权值以及阈值进行优化;结合记录的桥梁技术状况评分,设置预测模型的训练集与检测集,并且对CPSO‑BP神经网络模型进行训练;通过训练好的神经网络对桥梁往后几年的技术状况评分进行预测;结合MC模型对CPSO‑BP网络预测模型的波动性较大的预测结果进行修正;本发明能够在保证准确率的前提下提高桥梁检测效率,通过对桥梁技术状况评分进行预测,精确预测桥梁病害位置、种类以及程度,能够准确的给出桥梁针对性的养护维修方案。
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