结合深度学习的桥梁结构风险预测方法及系统

本申请提供一种结合深度学习的桥梁结构风险预测方法及系统，首先获取包含样例桥梁数据和风险特征的标注数据，然后利用特征提取技术将这些数据转化为矢量序列。通过引入注意力单元，能够更精准地识别并聚焦于桥梁结构中的关键特征。深度学习网络进一步处理这些聚焦特征，生成桥梁异常特征描述。此外，融合了风险特征标注数据和异常特征，生成融合数据，进而衍生出新的桥梁结构数据。最后，利用这些数据构建风险学习数据集，并通过训练误差参数优化风险预测模型，不仅能够高效处理和分析大量桥梁数据，更能精准预测桥梁结构的风险特征，为桥梁安全监测和维护提供了强有力的技术支持，有助于提升桥梁安全管理的智能化和预防性维护能力。