[發明專利]基于歷史權重更新的橋梁管養輔助決策系統

有效

• 申請號: 201911383420.1
• 申請日: 2019-12-28
• 公開（公告）號: CN111242347B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 張鶴;朱俊濤;全力威
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 賈玉霞

本發明提供了一種基于歷史更新的橋梁管養輔助決策系統，其包括：檢測報告上傳平臺，用于采集橋梁檢測報告；NLP模塊，用于抽取報告中的橋梁資料、各結構構件的技術狀況評分和管養建議的相關信息；數據清洗單元，用于剔除提取信息中存在錯誤、缺失的數據；分類器，用于將不同橋梁的數據進行分類，并把分類后的數據分配給對應的預測模型；預測模型，用于預測待測橋梁未來若干年各結構構件及全橋的技術狀況評分；智能權重系統，用于準確描述不同指標關聯關系的時間歷史演變；語言生成模型，用于輸出相應的管養建議；數據庫，用于不斷積累各類橋梁檢測數據，更新預測模型和語言生成模型。本發明將為橋梁管養決策提供更多可靠依據。

技術領域

本發明涉及橋梁技術領域，尤其是涉及一種基于歷史更新的橋梁管養輔助決策系統。

背景技術

大數據、人工智能技術已經在許多方面深刻的改變了我們的生活。而在橋梁技術領域，其應用還很不成熟。大多數現有的橋梁運維管理系統存在以下問題：(1)信息“孤島”多，各地區各部門的信息難以流通，各類信息分散于各類文檔和終端，調用效率低下且成本高昂；(2)信息利用率低，對海量橋梁檢測報告中隱含的大量有價值的信息未進行發掘；(3)算法模型欠佳，多數系統仍在使用支持向量機(SVM)、BP神經網絡等算法模型，而近年來涌現出一大批新的算法模型，且許多研究表明這些新的算法模型性能更佳。(4)未考慮運營過程中指標權重的更新。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提出一種基于歷史權重更新的橋梁管養輔助決策系統，具體技術方案如下：

一種基于歷史更新的橋梁管養輔助決策系統，包括：

檢測報告上傳平臺，用于采集橋梁檢測報告；

NLP模塊，用于抽取報告中的橋梁資料、各結構構件的技術狀況評分和管養建議的相關信息；數據清洗單元，用于剔除提取信息中存在錯誤、缺失的數據；分類器，用于按橋梁所在地區、橋梁的規模、橋梁的類型將不同橋梁的數據進行分類，并把分類后的數據分配給對應的預測模型；預測模型，用于預測待測橋梁未來若干年各結構構件及全橋的技術狀況評分；智能權重系統，用于準確描述不同指標關聯關系的時間歷史演變；語言生成模型，用于輸出相應的管養建議；數據庫，用于不斷積累各類橋梁檢測數據，并通過訓練更新預測模型和語言生成模型。

進一步地，其中的智能權重系統的具體工作流程包括：

S1：建立初級權重系統結構；

S2：基于歷史數據形成初始先驗參數及相關概率關系；

S3：依據橋梁運營過程后期的權重系統評價形成后驗參數；

S4：根據后驗概率修正權重系統的概率分布；

S5：參照更新的概率分布升級權重系統。

進一步地，其中的NLP模塊抽取的所述橋梁資料信息包括：橋梁名稱、橋齡、所在地區、橋梁規模、橋梁結構類型、橋梁幅數、橋梁跨數、設計荷載、抗震烈度、橋梁總長、橋梁總寬、有無人行道、各結構構件的類型及數量和維修記錄。

進一步地，其中的預測模型采用LSTM網絡進行時間序列預測，得到橋梁各結構構件未來若干年的技術狀況評分；并通過智能權重系統的反饋計算橋梁各結構的權重以得到未來若干年全橋的技術狀況評分。

本發明具有以下有益效果：

(1)引入了工程實際運行過程權重變化歷史數據，實現了分析模型中權重智能化動態演變；

(2)使用了LSTM算法模型，提高了預測結果的準確性；

(3)利用了自然語言處理技術，可以挖掘橋梁檢測報告中文本信息的價值，為實際工程經驗不足的橋梁管養決策者提供幫助。

附圖說明