【摘要】：鑒于目前常用的橋梁狀態(tài)評估方法存在較大的人為主觀性和隨意性,且無法考慮歷史評估數(shù)據(jù)對當前狀態(tài)的影響,因此不能準確地反映出橋梁當前的真實狀態(tài),依據(jù)貝葉斯推斷中考慮先驗信息影響的特點,提出了一種B-TBU模型的方法,在對當前狀態(tài)的評估中,考慮歷史評估數(shù)據(jù)的影響,對某座橋梁近20年的狀態(tài)進行重新評估.評估結(jié)果表明:采用B-TBU模型方法可大幅度提高狀態(tài)評估的準確性,使橋梁各年份狀態(tài)評估的準確度均提高到90%以上;同時將BP神經(jīng)網(wǎng)絡、ELM神經(jīng)網(wǎng)絡等算法初步引入B-TBU模型,對該B-TBU模型方法進行訓練學習.其結(jié)果表明,采用神經(jīng)網(wǎng)絡類方法,各年份狀態(tài)評估的準確度也保持在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.
【作者單位】： 長安大學公路學院;西南交通大學土木工程學院;
【基金】：陜西省交通運輸廳交通科研項目(13-25K) 云南省交通廳科技計劃項目(云交科2013(A)02)
【分類號】：TP183;U446

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