一种基于机器学习的挂篮悬臂浇筑式桥梁预拱度预测方法

本发明提供了一种基于机器学习的挂篮悬臂浇筑式桥梁预拱度预测方法，涉及桥梁预拱度预测技术领域，方法包括：采集桥梁结构设计参数、施工过程监控数据和材料特性数据；对梁结构设计参数、施工过程监控数据和材料特性数据进行清洗与预处理；构建高斯过程回归模型，选择有理二次核函数，通过贝叶斯优化算法调整核函数超参数，训练模型以建立输入变量与预拱度的非线性映射关系；输入实时施工数据，通过训练后的模型预测预拱度值及置信区间，并评估预测精度；基于实测数据动态更新模型超参数，形成预测‑实测‑修正的闭环反馈机制，优化后续预测结果；本发明为挂篮悬臂浇筑施工桥梁预拱度预测提供了一种高效、优质的解决方案。