物理-数据协同驱动的大跨度桥梁台风效应概率预测方法

本发明公开了一种物理‑数据协同驱动的大跨度桥梁台风效应概率预测方法：首先，获取结构健康监测系统记录的台风及其效应监测数据，计算台风特征参数与桥梁振动响应参数；然后，以台风特征参数作为模型输入，桥梁振动响应参数作为模型输出，构建样本集，并将其划分为训练集和测试集；进一步采用物理‑数据协同驱动的深度集成策略调整神经网络架构，构建提供响应均值和方差动态估计的台风效应概率预测模型；之后，基于所划分的数据集以及所建立的概率预测模型，开展模型训练与响应预测；最后，采用改进的沙普利加性解释方法开展模型解释分析。本发明可有效提升大跨度桥梁台风效应预测准确性及不确定性量化性能，并同步增强模型鲁棒性与可解释性。