摘要
本发明为结构监测与气象联合驱动的主梁有效温度极值估计方法。首先,收集桥梁历史温度和环境变量数据,计算有效温度,并归一化处理;其次,搭建并训练LSTM‑attention模型,通过引入环境突变策略的苔藓生长优化算法优化模型的超参数,计算测试集中预测值与实际值的误差;接着,输入新的环境变量进行预测,采用蒙特卡洛抽样从误差的概率分布中随机抽取与预测值数量相同的误差样本,并将其逐一添加到对应的预测值中;最后,根据有效温度的预测值,计算桥梁年极值温度。本发明能够准确估计桥梁极端温度,为桥梁的维护提供更加科学的指导。
技术关键词
累积分布函数
估计方法
概率密度函数
历史温度数据
误差
蒙特卡罗抽样方法
桥梁主梁
极值
样本
桥梁结构
算法
气象
横截面面积
风速
蒙特卡洛
太阳
时序特征
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累积分布函数
风电场有功功率
安装节点
采样点
船舶姿态控制
传感元件
船舶位置信息
控制策略
数据融合算法
蒙特卡洛模拟方法
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分布式电源
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网络
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