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龙图腾网获悉广西交科集团有限公司申请的专利一种桥梁健康状态预测预警方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116070508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211706804.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种桥梁健康状态预测预警方法是由何清;李丽琳;赵朝部;黎力韬;颜晓凤;王华;江俊翔;苏若珊;梁定菲设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种桥梁健康状态预测预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种桥梁健康状态预测预警方法，包括如下步骤：S1：数据获取，获得桥梁状态数据和外界环境数据；S2：数据修正，对超出阈值的数据进行修正；S3：建立桥梁状态预测模型，利用LMD算法分别分解所获取的桥梁状态数据和外界环境数据，利用GRA算法计算桥梁状态数据的每个子序列和外界数据的各子序列的关联程度；S4：模型训练，使用BiLSTM模型进行预测；S5：训练结束后采用测试集输入BiLSTM模型，得到的最终预测结果与实际测量值比较，用以评估模型的预测性能；本发明提供的桥梁健康状态预测预警方法，采用时间频率分析LMD方法分析分解桥梁状态数据，解决时间频率分析方法混叠和端点效应的缺点，更好地保持了数据的完整性，解决人工智能算法预测桥梁状态时梯度消失和梯度爆炸的问题。

本发明授权一种桥梁健康状态预测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种桥梁健康状态预测预警方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：数据获取，利用传感器对桥梁状态进行实时监测，获得桥梁状态数据；利用监测设备对影响桥梁的因素进行实时监测，获得外界环境数据； S2：数据修正，分别设置阈值对所获取的桥梁状态数据和外界环境数据进行比对，对超出阈值的数据进行修正，修正后的数据为该超出阈值的数据的前5个数据与后5个数据的算术平均值； S3：建立桥梁状态预测模型，利用LMD算法分别分解所获取的桥梁状态数据和外界环境数据，得到桥梁状态数据和外界环境数据的多个不同频率PF分量和，PF分量和即构成子序列，实际累计数据等于各个子序列的总和； 得到桥梁状态数据和外界环境数据的各个子序列后，利用GRA算法计算桥梁状态数据的每个子序列和外界数据的各子序列的关联程度，关联程度大于预设值的则判定为相关性较大，则该外界数据的子序列与桥梁状态数据的子序列相关； S4：模型训练，将关联数值大于预设值的选做预测该桥梁状态数据子序列的输入变量，使用BiLSTM模型进行预测，数据以固定比例分为训练集和测试集，训练集负责模型的参数，测试集负责验证和评估的模型性能； S5：模型验证与评估，训练结束后采用测试集输入BiLSTM模型，得到的最终预测结果与实际测量值比较，用以评估模型的预测性能；将预测值与预先设置好的阈值进行比较，得到预警结果； 步骤S3中所述的LMD算法按下式计算： ； 式中：表示为第p个乘积函数，表示为残余分量，表示为原始数据； 步骤S3中所述的GRA算法按以下步骤计算： S31:设置桥梁状态数据的一个子序列为主序列，为次序列构造序列矩阵: 式中：m为外界环境因素类型的数量，n为该外界环境因素类型中子序列的数量； S32：每个子序列和外界数据的各子序列的关联程度，按下式计算关联程度： 式中：就是和之间的相关系数，是分辨系数，是最终的关联程度。

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