利用B-TBU模型评估桥梁状态的神经网络法

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.

关键词：桥梁状态、贝叶斯推断、B-TBU模型、神经网络、状态评估

所属期刊栏目：38

分类号：O212.8;U446(概率论与数理统计)

资助基金：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2013A02

在线出版日期：2017-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：466-471