基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型建立方法.pdf
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1、总659期2023年第29期(10月 中)收稿日期:2023-08-05作者简介:聂华伟(1984),男,河南永城人,教授,研究方向为科研管理、智能制造。基金项目:贵州省科技计划项目(20201Y280);贵州省科技计划项目(CXTD2021008);贵州交通职业技术学院科研项目(YYB2020-QN04)基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型建立方法聂华伟,应江虹,邓捷(贵州交通职业技术学院,贵州 贵阳 551400)摘要:为更好地了解桥梁结构,探索温度及应力等因素对桥梁的影响。提出一种基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型建立方法,通过传感器采集大量桥梁温度及应力数据,在时间序
2、列数据基础上对数据向量使用Z-score方法进行标准化处理,借助LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型,准确预测出桥梁温度及应力之间的关系。通过与RNN、GRU模型对比,该模型RMSE、MAPE、MAE值均有不同程度的下降,表明该模型预测效果明显优于其他模型。关键词:桥梁监测;LSTM;温度-应力相关模型中图分类号:U446文献标识码:A0 引言桥梁作为跨越天然或人工障碍物的通行载体,近些年发展迅速,桥梁的建设极大地方便了人们的交通出行。但由于各种客观原因的影响,如结构的腐蚀、材料的老化、自然天气的变化(酸雨、冰雹)等,导致桥梁本身存在细微的损伤,这种损伤是肉眼不可见的,如果放任不管,任凭其
3、继续发展,可能会导致桥梁使用寿命大幅缩短。若遇到地震、台风等自然灾害,可能会造成巨大的经济损失。在日常的检查和维护中,工作人员若能通过相应的技术手段,及时发现问题或预测问题,并且针对出现的问题或可能会出现的问题做出定制化的解决方案,这样可以避免更多的灾难发生。另一方面,长短时记忆网络(Long Short-TermMemory,LSTM)1于 1997 年由 Hochreiter 和 Schmidhuber提出,经过数十年的发展,LSTM被广泛应用于科技领域,特别是在数据预测领域,所以针对以上情况,部分学者将LSTM神经网络模型用于桥梁、高铁、隧道等设施结构的预测中,取得了不错的效果。如,田甜
4、等人提出基于 LSTM的结构病态问题预测方法,对实际工程振动信号病态问题预测有较好效果2;王亚飞等人提出Bi-LSTM的结构变形预测方法,预测当前节点变形数据,充分挖掘变形数据内部的关联信息,及时发现存在的安全隐患3;郑秋怡等人提出基于LSTM的大跨拱桥温度-位移相关模型建立方法,大幅降低了温度位移的重构误差和预测误差4;刘曦等人提出基于LSTM神经网络的桥梁监测数据预测方法,为桥梁结构安全评价和损伤识别提供技术保障5;韩大建等人用人工神经网络方法评估桥梁缺损状况6,LSTM神经网络模型在不同程度上得到发展。目前在桥梁健康预测领域,探索温度及应力等因素对桥梁影响情况的研究者较少,故本文以LST
5、M为基础,对数据向量使用Z-score方法进行标准化处理,提出LSTM神经网络的桥梁温度-应力相关模型,通过训练温度、应力数据,准确预测出桥梁温度及应力之间的关系,从而可以精准了解桥梁的健康状况,研究结果可为桥梁温度-应力相关模型的建立和基于应力的桥梁性能评估提供指导。1 基于LSTM神经网络的桥梁温度-应力模型建立方法分析1.1 LSTM模型LSTM主要通过引入门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新的信息,并有选择地遗忘之前累积的信息,由此改善循环神经网络(RNN)的长程依赖问题以及缓解长序列训练过程中的梯度消失问题。LSTM 中引入了门控机制这个概念,在数字电路128交通世界TR
6、ANSPOWORLD中,门(Gate)为一个二值变量(0,1),0 代表关闭状态,不许任何信息通过;1代表开放状态,允许所有信息通过。Gate 在 LSTM 网络中实际上就是一层全连接层,输入是一个向量,输出是一个0到1之间的实数向量。表示以一定的比例允许信息通过。LSTM引入了三道门,分别是遗忘门f、输入门i、输出门o。遗忘门如图1所示,其主要功能是决定上一个时刻的记忆单元需要遗忘多少信息,保留多少信息到当前记忆单元状态;主要由其中的sigmoid函数来完成,计算结果越接近1将会保留,接近0将会忘记,从而达到结果。其控制信号计算公式如下:ft=(Wf ht-1,xt+bf)(1)式(1)中:
7、ft为遗忘门的控制信号,Wf为权重,ht-1为前一时刻外部状态,xt为当前时刻输入,bf为偏置,式(1)计算结果若ft1,则需保留信息,若ft0,则需遗忘信息。输入门如图2所示,其主要功能是控制当前时刻输入信息候选状态有多少信息需要保存到当前记忆单元状态。其控制信号计算公式如下:it=(Wi ht-1,xt+bi)(2)Ct=tanh(Wc ht-1,xt+bc)(3)式(2)式(3)中:it为输入门控制信号,Ct为信息候选状态。输入门是产生需要更新的新信息。这一步包含两部分,输入门通过sigmoid函数来决定更新值,tanh用来生成新的候选值然后将sigmoid的输出值乘以tanh输出的候选
8、信息,也即sigmoid的输出值决定tanh输出值中的内容。即通过式(2)式(3)计算出it1,表示需要添加的新信息,Ct1,表示新的候选信息,itCt1则表示当前需更新的信息。输出门如图3所示,其主要功能是控制当前时刻的记忆单元状态有多少信息需要输出给外部状态。其控制信号计算公式如下:ot=(Wo ht-1,xt+bo)(4)ht=ottanh(Ct)(5)式(4)式(5)中:ot为输出门控制信号,ht为当前时刻外部状态。该流程通过 sigmoid 函数来得到输出,然后使用tanh对上一阶段得到的新的记忆单元状态进行放缩,再与sigmoid得到的输出逐对相乘,以确定隐藏状态应该携带的信息,再
9、将新值作为当前的输出。1.2 LSTM时间序列预测模型框架本文的LSTM时间序列预测模型,是在前人经验的基础之上,结合对LSTM的研究提出,预测模型框架如图4所示。具体步骤如下:1)采集温度及应力数据,且划分训练集和测试集;2)利用 Z-score 方法对数据进行标准化处理;3)初始化模型参数,设置模型输入层节点数,前向、后向隐含层数及节点数,学习步长和训练轮数;4)训练模型,确定模型的最优解;5)通过测试集数据对训练后的模型进行测试;6)利用预测误差评价模型预测精确度。2 实验结果分析2.1 桥梁应力和温度相关性分析既有文献研究显示桥梁的应力和温度之间存在一定的关系。当桥梁受到温度变化时,由
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