【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及桥梁预测维护算法领域，具体是一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统及方法。
技术介绍
1、桥梁作为现代社会交通网络不可或缺的组成部分，承载着巨大的交通流量，其安全性和耐久性对社会运行至关重要。随着城市化进程的加速，桥梁的使用频率和负荷量不断增加，导致桥梁结构的退化和损伤风险上升。此外，自然环境因素，如温度变化、降雨、地震等，也会对桥梁结构造成影响。因此，及时准确地监测桥梁的健康状况，预测潜在的维护需求，对于确保交通安全、延长桥梁使用寿命、优化维护资源分配具有重要意义。
2、然而，传统的桥梁维护方法主要依赖于人工定期检查和基于经验的评估，这些方法存在一些固有的局限性。首先，人工检查无法实现对桥梁状态的连续监测，导致无法及时发现桥梁结构的微小变化和早期损伤。其次，基于经验的评估方法主观性强，可靠性和准确性受限于评估人员的专业水平和经验。此外，传统方法在数据分析和处理上也存在不足，难以应对大规模数据的收集和分析需求，无法充分利用监测数据中的信息。
3、随着科技的发展，现代桥梁维护监测技术开始集成多种传感器、遥感技术和机器学习算法，以提高监测的精度和效率。传感器技术的应用使得实时数据采集成为可能，为桥梁状态的连续监测提供了技术基础。遥感技术则能够提供桥梁及其周边环境的大范围、高分辨率图像，有助于识别桥梁的宏观损伤和环境影响因素。机器学习算法的应用则为从大量监测数据中提取有用信息，建立桥梁状态评估和退化预测模型提供了新的途径。
4、尽管如此，现有的桥梁监测技术在实现桥梁状态的实时监测、
5、针对现有技术的局限性和新挑战，本方案提出了一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统。该系统通过集成多种先进技术，如物联网(iot)、大数据分析、机器学习、深度学习和自适应控制等，实现对桥梁状态的实时监测、准确预测和智能决策支持。系统的设计旨在提高桥梁维护的效率和准确性，降低维护成本，延长桥梁的使用寿命，并提高桥梁的安全性和可靠性。通过本方案的实施，有望为桥梁维护管理领域带来一场技术革新，为实现桥梁维护的智能化和自动化提供可行的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提高桥梁道路预测维护的准确性和智能性，提出一种通过建立针对不同预测任务的神经网络分支，能够同时处理结构退化预测、动态负载响应分析多个任务的实时动态模型桥梁道路预测维护系统及方法。
2、其中，一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，包括：
3、数据采集模块，用于根据定义的预测任务需求进行数据采集，所述预测任务包括结构退化预测任务、动态负载响应任务、环境因素影响评估任务、交通流量模式识别任务，所述数据采集包括应变数据、交通负载数据、环境监测数据和交通流量统计数据；
4、多任务学习模块，用于对定义的每一个预测任务建立神经网络分支，并共享底层特征表示；
5、元学习模块，用于建立元学习的神经网络模型，根据定义的预测任务进行模型训练，输出初始化参数和学习策略；
6、自适应拓扑控制器模块，用于动态调整多任务学习模块的网络结构，通过强化学习的优化算法，对网络拓扑配置进行选配，并根据预测性能的反馈选择最佳的拓扑结构；
7、模型训练优化模块，用于利用元学习模块优化模型，并对多任务学习模块中的模型进行训练；
8、预测反馈模块，用于通过训练后的模型进行实时预测和数据反馈；
9、其中，所述模型训练优化模块包括有一个反馈机制单元，所述反馈机制单元用于收集多任务学习模块在实际预测中的表现数据，所述表现数据包括正确预测的结果和未能准确预测的案例；元学习模块根据采集的性能反馈数据进行调整；自适应拓扑控制器模块根据性能反馈数据调整多任务学习模块的网络结构，并将调整后的元学习模块和自适应拓扑控制器模块的输出重新应用于多任务学习模块，进行新一轮的训练和优化。
10、进一步的，所述多任务学习模块通过目标函数优化预测任务的性能，所述目标函数为：
11、；
12、其中，所述表示所有任务的网络参数集合，所述表示任务总数，所述表示第个预测任务的权重，所述表示第个预测任务的损失函数，所述表示第个预测任务的网络参数，所述表示第个预测任务的数据集，所述表示正则项，用于控制模型复杂度。
13、进一步的，所述多任务学习模块对具体的预测任务定义损失函数，具体的：
14、结构退化预测任务损失函数：；
15、动态负载响应任务损失函数：；
16、环境因素影响评估任务损失函数：；
17、交通流量模式识别任务损失函数：；
18、其中，所述表示时间步长总数，所述、、、分别表示结构退化预测、动态负载响应、环境因素影响评估、交通流量模式识别任务下的真实值，所述、、、分别表示结构退化预测、动态负载响应、环境因素影响评估、交通流量模式识别任务下的预测值。
19、进一步的，自适应拓扑控制器模块根据自适应的优化问题结果动态调整多任务学习模块的网络结构，所述优化问题为：；其中，所述表示控制器的参数，所述表示自适应优化问题的正则项，所述表示正则化权重，所述表示第个任务的拓扑损失函数。
20、进一步的，所述模型训练优化模块根据元学习模块输出的初始化参数作为多任务学习模块的网络模型的输入，所述多任务学习模块的每一个神经网络分支根据初始化参数进行训练，其中，所述元学习模块的输出为：
21、；
22、其中，所述表示元学习模块为多任务学习模块提供的初始化参数，所述表示用于元学习模块训练的任务集合，所述表示元学习过程。
23、进一步的，所述根据元学习模块输出的初始化参数作为多任务学习模块的网络模型的输入即：设置。
24、一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护方法，该方法基于上述任一项所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统来实现，该方法包括以下步骤：
25、s1. 根据定义的预测任务需求进行数据采集，所述预测任务包括结构退化预测任务、动态负载响应任务、环境因素影响评估任务、交通流量模式识别任务，所述数据采集包括应变数据、交通负载数据、环境监测数据和交通流量统计数据；
26、s2. 初始化多任务学习神经网络模型，对定义的每一个预测任务建立神经网络分支，并共享底层特征表示；
27、s3. 建立元学习的神经网络模型，根据定义的预测任务进行模型训练，输出初始化参数和学习策略；
28、s4. 动态本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块通过目标函数优化预测任务的性能，所述目标函数为：
3.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块对具体的预测任务定义损失函数，具体的：
4.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，自适应拓扑控制器模块根据自适应的优化问题结果动态调整多任务学习模块的网络结构，所述优化问题为：；其中，所述表示控制器的参数，所述表示自适应优化问题的正则项，所述表示正则化权重，所述表示第个任务的拓扑损失函数。
5.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述模型训练优化模块根据元学习模块输出的初始化参数作为多任务学习模块的网络模型的输入，即：设置；所述多任务学习模块的每一个神经网络分支根据初始化参数进行训练，其中，所述元学习模块的输出为：
6.如权利要求1所述的一种基
7.一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护方法，该方法基于权利要求1-6中任一项所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统来实现，其特征在于，该方法包括以下步骤：
8.如权利要求7所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护方法，其特征在于，所述步骤S4中，动态调整多任务学习神经网络模型的网络结构具体为根据自适应的优化问题结果动态调整多任务学习模块的网络结构，所述优化问题为：；其中，所述表示控制器的参数，所述表示自适应优化问题的正则项，所述表示正则化权重，所述表示第个任务的拓扑损失函数。
9.如权利要求7所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：
10.如权利要求9所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护方法，其特征在于，所述步骤S5还包括对预测任务定义损失函数，具体的：
...【技术特征摘要】
1.一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块通过目标函数优化预测任务的性能，所述目标函数为：
3.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述多任务学习模块对具体的预测任务定义损失函数，具体的：
4.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，自适应拓扑控制器模块根据自适应的优化问题结果动态调整多任务学习模块的网络结构，所述优化问题为：；其中，所述表示控制器的参数，所述表示自适应优化问题的正则项，所述表示正则化权重，所述表示第个任务的拓扑损失函数。
5.如权利要求1所述的一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，所述模型训练优化模块根据元学习模块输出的初始化参数作为多任务学习模块的网络模型的输入，即：设置；所述多任务学习模块的每一个神经网络分支根据初始化参数进行训练，其中，所述元学习模块的输出为：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：鲜博，袁洁，余峰，杨荆，
申请(专利权)人：四川高路文化旅游发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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