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文档简介

本发明公开了一种基于动载的桥梁静力行建待修正关键设计参数的训练样本并建立代理22.如权利要求1所述的基于动载的桥梁静力行为预测3.如权利要求2所述的基于动载的桥梁静力4.如权利要求3所述的基于动载的桥梁静力行为预测方法5.如权利要求3所述的基于动载的桥梁静力行为预测灵敏度分析方法对步骤1桥梁的初始结构分析模型的各设计参数进行敏感性分析，分析不6.如权利要求5所述的基于动载的桥梁静力行为预37.如权利要求6所述的基于动载的桥梁静力fj9H(0,x,x,)=TI:H(0,xn-xn)(6);通过求解公式的最小优化问题，得到参数θ,便可构建最优的Kriging预8.如权利要求7所述的基于动载的桥梁静力行为预测行预测，并将各待修正关键设计参数的预测结果代入步骤1所构建的桥梁的初始结构分析9.如权利要求6所述的基于动载的桥梁静力行为4前研究需要解决的问题。而桥梁的动载测试虽然只能对桥梁整体结构的动力性能进行识5[0015]其中，分别为第i组样本所对用的试验响应值和智能预测模型预测响应[0020]进一步，步骤5基于步骤4构建的预测模型，调用步骤2所获取的桥梁动载测试结采用均方根误差RMSE(RootMeanSquaredErro[0024](1)基于既有桥梁的动载测试结果预测桥梁的静力行为，在很大程度上降低了桥[0026](3)提出的方法能够对大批量的桥梁实现快速的静力行为分析，并且能够对桥梁6[0032]图5是本发明一个实施例中预测一座桥梁静载结果和实际现场静载试验结果对比7[0048]根据步骤3灵敏度分析所确定的需要修正的关键设计参数，在本实施例中以K1、[0056]本实施例采用Kriging模型算法，首先Kriging模型包含多项式和随机分布两部f8[0067]本发明提出均方根误差RMSE(RootMeanSquaredError)作为预测结果的评价指[0070]其中，分别为第i组样本所对用的试验响应值和智能预测模型预测响应9位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结

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