基于GABP神经网络的高桩码头耐久性监测数据预测分析方法

本发明涉及结构健康监测技术领域，公开了基于GABP神经网络的高桩码头耐久性监测数据预测分析方法，包括以下步骤：获取高桩码头阳极梯传感器系统采集的多参数监测数据；进行相关性分析，选择用于预测预定目标参数的输入特征；对选择的输入特征数据及对应的预定目标参数的实测数据进行预处理；构建并训练GABP神经网络预测模型，并通过遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值；利用训练完成的GABP神经网络预测模型，输入新的监测数据以预测预定目标参数。本发明通过GA优化BP网络，显著提高了耐久性监测数据预测的准确性和模型的泛化能力，为高桩码头耐久性状态的精准评估和早期预警提供了可靠的技术手段。