同济大学学报(自然科学版)

作者：屈广，孙利民，辛公锋

单位：1.同济大学 土木工程学院，上海 200092;2.同济大学 土木工程防灾国家重点实验室，上海200092;3.山东省高速公路技术和安全评估重点实验室，山东 济南 250098

关键词：结构性能,结构预期行为,长短期记忆网络,挠度,预警

基金：国家自然科学基金面上项目（52378187）；上海市科委期智研究院科技合作项目（SQZ202310）

掌握桥梁结构预期行为可以提早识别潜在的结构问题或失效模式。提出了一种新型的基于长短期记忆网络（LSTM）的桥梁结构性能动态预测框架。研究采用Block Maxima（BM）方法从每小时监测数据中提取挠度极值，作为评估桥梁安全性能的关键指标。该方法通过对具有周期性的挠度极值序列进行滑动窗口LSTM预测，结合奇异谱分析（SSA）和考虑误差更新的贝叶斯动态线性模型（BDLM），有效地提取了由环境因素引起的长期趋势和周期性挠度变化。这一过程有效降低了噪声的影响，同时保留了车辆荷载效应的关键信息。在实际工程案例中的三组监测数据应用表明，该方法在预测精度上相较于滑动窗口LSTM和BDLM方法有显著提升。此外，还提出了一种基于极值理论的动态预警阈值设定方法，有效避免了静态预警指标的局限性，并利用预测结果的置信区间实现了提前预警。

来源：2025年第1期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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