基于机器学习的冲刷损伤桥梁屈曲荷载预测方法及系统

本发明涉及一种基于机器学习的冲刷损伤桥梁屈曲荷载预测方法及系统，属于机器学习与结构工程技术领域。该预测方法包括：原始数据获取，原始数据预处理，构建LightGBM机器学习模型，采用多种性能评价指标对所构建的模型进行评估与验证。本发明综合考虑桥梁结构参数、地基土体物性指标等关键变量，构建覆盖大量冲刷组合的大样本数据库，利用基于能量法的冲刷损伤后桥墩‑承台‑桩结构体系屈曲分析方法，精确计算结构临界屈曲荷载，作为输出目标，结合集成学习算法建立多变量非线性映射关系，替代传统复杂计算，具备良好的工程适应性与普适性，能够适用于不同参数桥梁、不同基础形式及复杂冲刷条件下的屈曲承载能力快速预测。