基于改进支持向量机的混凝土桥梁极限荷载预测研究

陈永雷

（中路高科交通检测检验认证有限公司，北京 100088）

0 引言

改进支持向量机是一种机器学习算法，是传统支持向量机（SVM）的改进版本，是一种用于分类和回归分析的监督学习算法。混凝土桥梁极限荷载是指在桥梁结构所能承受的最大荷载或最大负载，超过这个荷载将导致桥梁结构出现严重的破坏或崩溃。精准预测基于改进支持向量机的混凝土桥梁极限荷载，对于提高桥梁结构的安全性、可维护性、可持续性具有重要意义，有助于保护公共安全，减少维护成本和资源浪费，为基础设施领域的可持续发展作出贡献。

1 数据收集和准备

对于混凝土桥梁的基本信息，需要收集包括桥梁的结构类型、尺寸、建筑材料、建造年代、健康状况等详细信息，这些信息可以通过桥梁工程师的现场调查或者从桥梁管理系统的历史记录中获取，还应收集与桥梁使用和维护相关的历史数据，例如过去荷载情况、交通流量、维修记录等。对于混凝土桥梁而言，极限荷载是一个重要的参数，其大小取决于桥梁的结构类型、尺寸、建筑材料等因素，同时也会受到荷载历史的影响。荷载历史的收集对于预测模型的准确性至关重要，需要收集包括桥梁设计荷载、实际交通流量、最大单车重量、最大车流量等数据，这些数据可以通过桥梁管理系统的记录或者现场调查获得。在完成数据收集后，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理等步骤[1]。

例如，对于数据缺失的情况，可以使用均值填充、中位数填充或者插值等方法来填充缺失值，对于异常值，可以通过Z-Score 方法或IQR 方法进行处理，数据预处理的目标是使数据更加准确、完整和一致，以便更好地训练出预测模型。

将预处理后的数据用于改进支持向量机的训练和测试，通常采用交叉验证方法进行模型训练和测试，优化模型的参数并验证模型的泛化能力，为混凝土桥梁的极限荷载预测建立一个可靠的改进支持向量机模型[2]。

2 数据预处理

数据清洗的目的是删除重复、无效或者错误的数据，保证数据的质量和准确性，在混凝土桥梁极限荷载预测中，数据清洗需要删除重复的记录、修正错误的数据以及清除无关的数据，例如，在收集桥梁荷载历史数据时，需要删除重复的荷载记录以及与极限荷载预测无关的交通流量等数据。在混凝土桥梁极限荷载预测中，由于数据收集的难度和不可避免的疏忽，可能会出现缺失值。缺失值填充的目的是通过一定的方法，如均值填充、中位数填充或者插值等，填补缺失的值，保证数据的完整性和可靠性。例如，对于桥梁设计荷载等数据中出现的缺失值，可以使用均值填充方法，将缺失的值替换为该数据的平均值（表1）。异常值是指远离大多数数据的极端值，可能会对预测模型产生不利影响，异常值处理的目标是检测并处理异常值，以使得数据更加符合正态分布，提高模型的预测精度[3]。

表1 使用均值填充方法处理缺失值

3 建立改进的支持向量机模型

支持向量机是一种二分类模型，通过寻找一个超平面，将不同类别的数据分隔开来。在混凝土桥梁极限荷载预测中，将过去荷载历史和桥梁基本信息的组合作为输入数据，将极限荷载作为输出数据，通过训练找到一个能够准确预测极限荷载的超平面。为了提高支持向量机的性能，支持向量机使用核函数来计算数据向量的内积，构造出一个高维的特征空间。在混凝土桥梁极限荷载预测中，选择不同的核函数进行尝试，如线性核、多项式核、径向基核等，找出最优的核函数。支持向量机中有许多参数需要调整，如惩罚参数C 和核函数参数等，在混凝土桥梁极限荷载预测中，使用交叉验证方法来选择最优的参数组合。通过网格搜索法对参数进行调优，寻找最优的参数组合。在混凝土桥梁极限荷载预测中，不同特征的量纲和尺度可能存在较大差异，这会对模型的性能产生不利影响，需要对输入数据进行归一化处理，将所有特征缩放到［0，1］的范围内，使模型更加稳定和可靠。为了提高模型的预测性能，采用集成学习的方法如随机森林、梯度提升等，将多个支持向量机模型进行集成，获得更好的预测结果。

在具体的实现中，采用Python 语言和常用的机器学习库（如Scikit-learn、Libsvm 等）实现基于改进支持向量机的混凝土桥梁极限荷载预测模型，读取预处理后的数据，将数据划分为训练集和测试集，使用支持向量机对训练集进行训练，根据选择的核函数、参数优化方法和集成学习方法来构建模型。使用测试集对模型进行评估和验证，结果如表2 所示[4]。

表2 使用改进的支持向量机进行混凝土桥梁极限荷载预测

4 模型训练和验证

在训练之前需要确定模型的参数，如核函数类型、惩罚参数C 和核函数参数等。为了寻找到最优的参数组合，采用交叉验证方法进行参数调优。交叉验证是一种常用的模型评估方法，通过将数据集分成k 个子集，每个子集作为验证集，其余的子集组合作为训练集，得到k 个模型性能的评估指标，根据评估指标确定最优的参数组合。在确定模型的参数之后，使用全部数据集进行训练，得到最终的预测模型。在训练过程中，采用标准的支持向量机算法或集成学习方法，进一步提高模型的预测性能，采用随机森林或梯度提升等集成学习方法将多个支持向量机模型进行集成，以获得更好的预测结果（图1）[5]。

图1 集成学习方法

模型训练完成后，需要进行验证以评估模型的性能，使用独立的测试集或时间序列数据集进行。在测试集中，随机选择一部分数据作为测试集，将剩下的数据作为训练集，得到模型的预测性能指标，如准确率、召回率、F1 值等，如果模型的性能指标没有达到预期要求，可以重新调整模型参数或者采用其他改进方法进行模型优化。为了验证模型的泛化能力，使用时间序列数据集进行验证，将数据集按照时间顺序分成训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的泛化能力，在测试过程中，应选择合适的时间窗口和时间序列预测方法，确保测试结果的准确性和可靠性。根据模型验证的结果，对模型的性能和泛化能力进行评估，如果模型的性能指标达到了预期要求，并且具有较好的泛化能力，则可以将其应用于实际的混凝土桥梁极限荷载预测中[6]。

5 预测极限荷载

对于给定的混凝土桥梁，需要收集相关的基本数据，包括桥梁的结构类型、尺寸、建筑材料、建造年代等，这些数据可以通过桥梁管理部门的数据库或者现场调查获得。使用收集到的桥梁基本数据和相应的荷载历史数据对改进支持向量机模型进行训练，通过训练，得到一个能够准确预测极限荷载的超平面参数[7]。在预测过程中，对于给定的混凝土桥梁，需要收集相关的实时数据，包括桥梁的实际荷载情况、交通流量等，这些数据可以通过桥梁管理部门的监测系统或现场调查获得，利用收集到的实时数据和训练得到的超平面参数，可以采用以下步骤对混凝土桥梁的极限荷载进行预测：对实时数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充和异常值处理等，以保证数据的准确性和可靠性；将预处理后的实时数据输入已经训练好的改进支持向量机模型中；模型自动计算输入数据与训练数据的相似度，并输出相应的极限荷载预测值[8]。图2 为桥梁预测极限荷载示意。

图2 桥梁预测极限荷载

6 结束语

本研究通过改进支持向量机模型，成功提高了混凝土桥梁极限荷载的预测精度，对于确保桥梁结构的安全性和可靠性具有重要意义。未来相关人士应继续优化模型，考虑更多的因素，进一步提高混凝土桥梁极限荷载的预测准确性，为工程实践和维护提供更好的支持，进而延长混凝土桥梁的使用寿命，降低维护成本，提高基础设施的可持续性。