利用B-TBU模型评估桥梁状态的神经网络法

发布时间：2018-12-06 06:57

【摘要】：鉴于目前常用的桥梁状态评估方法存在较大的人为主观性和随意性,且无法考虑历史评估数据对当前状态的影响,因此不能准确地反映出桥梁当前的真实状态,依据贝叶斯推断中考虑先验信息影响的特点,提出了一种B-TBU模型的方法,在对当前状态的评估中,考虑历史评估数据的影响,对某座桥梁近20年的状态进行重新评估.评估结果表明:采用B-TBU模型方法可大幅度提高状态评估的准确性,使桥梁各年份状态评估的准确度均提高到90%以上;同时将BP神经网络、ELM神经网络等算法初步引入B-TBU模型,对该B-TBU模型方法进行训练学习.其结果表明,采用神经网络类方法,各年份状态评估的准确度也保持在80%左右.
[Abstract]:In view of the fact that the commonly used bridge state assessment methods have more artificial subjectivity and randomness, and the influence of the historical evaluation data on the current state can not be considered, it can not accurately reflect the current true state of the bridge. According to the characteristics of considering the influence of prior information in Bayesian inference, a method of B-TBU model is proposed. In the evaluation of current state, considering the influence of historical evaluation data, the state of a bridge in the past 20 years is reevaluated. The results show that the accuracy of state assessment can be greatly improved by using B-TBU model method, and the accuracy of state assessment in each year of bridge can be increased to more than 90%. At the same time, the BP neural network and ELM neural network are introduced into the B-TBU model to train the B-TBU model. The results show that the accuracy of state evaluation in each year is about 80% by using neural network method.
【作者单位】： 长安大学公路学院;西南交通大学土木工程学院;
【基金】：陕西省交通运输厅交通科研项目(13-25K) 云南省交通厅科技计划项目(云交科2013(A)02)
【分类号】：TP183;U446

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