桥梁非平稳风速智能预测与异常振动预警方法、系统、存储介质

本发明涉及一种桥梁非平稳风速智能预测与异常振动预警方法、系统、存储介质，包括：构建第一训练集，基于带时间戳的历史风速‑振动响应数据；同时构建第二训练集，基于标记出异常状态的历史风速特征向量。利用第一、二训练集分别训练CNN‑LSTM网络和KNN分类模型。将实时风速数据输入CNN‑LSTM网络，得到未来时段非平稳风速预测特征向量。将预测特征向量导入t‑SNE‑KNN降维分类算法，区分非稳定异常风和正常风，建立预警边界及安全与危险区域。与现有技术相比，本发明能够为下击暴流等极端风事件构建精准的智能预测与异常振动预警决策方法，攻克现有技术难题，为大跨桥梁在极端风事件下的安全运营提供可靠保障。