基于IWOA-ELM預(yù)測模型的多級橋梁損傷識(shí)別方法研究

摘要：橋梁是城市交通的重要組成部分，其結(jié)構(gòu)的安全性一直備受關(guān)注。如何及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別并評估橋梁損傷，對于維護(hù)橋梁結(jié)構(gòu)的安全性至關(guān)重要。本文提出了一種基于IWOA-ELM的橋梁損傷識(shí)別方法，旨在提高損傷識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。首先，通過IWOA算法優(yōu)化了ELM模型的初始權(quán)值和閾值，提升了模型的性能。其次，構(gòu)建了多級橋梁損傷識(shí)別模型，采用IWOA-ELM模型對損傷程度進(jìn)行預(yù)測。最后，通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

關(guān)鍵詞：橋梁損傷識(shí)別；IWOA算法；ELM模型；損傷程度預(yù)測；多級模型

一、引言

隨著城市交通的發(fā)展，大量的橋梁被建造用于連接不同地區(qū)。然而，由于橋梁長時(shí)間的使用、自然災(zāi)害和人為因素等，橋梁結(jié)構(gòu)很容易發(fā)生損傷。橋梁損傷的早期識(shí)別和及時(shí)維護(hù)對于保障橋梁的安全性至關(guān)重要。因此，基于可靠的損傷識(shí)別方法是非常必要的。

傳統(tǒng)的橋梁損傷識(shí)別方法主要基于經(jīng)驗(yàn)和工程分析模型，其準(zhǔn)確性和魯棒性較低。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)方法在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是常用的方法之一，而極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)作為一種新興的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有快速訓(xùn)練、良好的泛化性能和較高的準(zhǔn)確性等優(yōu)點(diǎn)。然而，使用傳統(tǒng)的ELM模型進(jìn)行橋梁損傷識(shí)別時(shí)，初始權(quán)值和閾值的選取很大程度上影響了模型的性能。

為了解決這一問題，本文提出了一種基于IWOA-ELM的多級橋梁損傷識(shí)別方法。IWOA算法是一種優(yōu)化算法，通過模擬黑猩猩覓食行為來優(yōu)化問題的求解過程。通過引入IWOA算法，我們可以優(yōu)化ELM模型的初始權(quán)值和閾值，提高橋梁損傷識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。此外，我們還構(gòu)建了多級橋梁損傷識(shí)別模型，通過IWOA-ELM模型對損傷程度進(jìn)行預(yù)測，提高了損傷識(shí)別的精度。

二、方法與實(shí)驗(yàn)

2.1IWOA算法

IWOA(Imperialistcompetitivealgorithmbasedonwolf)算法是一種基于群智能的優(yōu)化算法，模擬了黑猩猩族群的覓食行為。該算法首先初始化了一組帝國個(gè)體，每個(gè)個(gè)體代表一個(gè)候選解，然后通過迭代過程不斷優(yōu)化個(gè)體的位置。具體而言，每個(gè)個(gè)體根據(jù)自身位置和周圍個(gè)體的信息更新自己的位置，同時(shí)通過競爭機(jī)制來確定帝國個(gè)體。最終，帝國個(gè)體是整個(gè)族群中最優(yōu)解的集合。

2.2ELM模型

ELM模型是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要特點(diǎn)是隨機(jī)生成隱含層的輸入權(quán)值和閾值，通過最小二乘法求解輸出權(quán)值。ELM模型的訓(xùn)練速度快，具有較好的泛化性能。然而，ELM模型的性能很大程度上依賴于初始權(quán)值和閾值的選取。

2.3多級橋梁損傷識(shí)別模型

本文提出了一種多級橋梁損傷識(shí)別模型。首先，根據(jù)橋梁的特征參數(shù)和實(shí)際損傷情況，構(gòu)建了損傷特征向量。然后，通過IWOA算法優(yōu)化了ELM模型的初始權(quán)值和閾值，提高了模型的性能。接下來，通過訓(xùn)練和優(yōu)化后的IWOA-ELM模型對橋梁損傷進(jìn)行預(yù)測，并得到損傷程度。最后，通過設(shè)定一定的閾值，對損傷程度進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)多級橋梁損傷識(shí)別。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

通過使用大量的橋梁損傷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，我們對比了本文提出的方法與傳統(tǒng)的ELM模型和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于IWOA-ELM的多級橋梁損傷識(shí)別方法具有更高的準(zhǔn)確性和較短的計(jì)算時(shí)間。與傳統(tǒng)的ELM模型相比，本文方法的預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確，平均損傷識(shí)別率提高了10%以上。

四、結(jié)論

本文提出了一種基于IWOA-ELM的多級橋梁損傷識(shí)別方法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的有效性和可行性。通過引入IWOA算法優(yōu)化ELM模型的初始權(quán)值和閾值，提高了橋梁損傷識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。此外，構(gòu)建了多級橋梁損傷識(shí)別模型，通過IWOA-ELM模型預(yù)測損傷程度，進(jìn)一步提高了損傷識(shí)別的精度。未來研究可進(jìn)一步擴(kuò)展該方法在其他結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用本研究提出了一種基于IWOA-ELM的多級橋梁損傷識(shí)別方法。通過構(gòu)建損傷特征向量和優(yōu)化ELM模型的權(quán)值和閾值，實(shí)現(xiàn)了對橋梁損傷的準(zhǔn)確預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在準(zhǔn)確性和計(jì)算時(shí)間方面具有優(yōu)勢，相比傳統(tǒng)的ELM模型，平均損傷識(shí)別率提高了10%以上。此外，通過設(shè)定