基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测

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摘要针对有限元模型、风洞试验等难以实时预测风振响应的问题，提出基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测方法。该方法从数据驱动的角度出发，采用稀疏近似方法降低常规高斯过程模型存储空间，将风特性参数与风振响应的历史监测数据同时作为输入变量，并根据联合假设检验比较各变量的重要性程度以确定最终输入特征，进而实现风振响应的动态预测。采用苏通大桥2008年至2012年的七次台风数据对该方法的预测精度与效率进行验证。结果表明：稀疏高斯过程回归相对于常规高斯过程可有效减少模型训练时间；除风特性参数外，在模型的输入变量中考虑风振响应历史数据可进一步提高预测精度；相较于随机森林算法和多元线性回归，稀疏高斯过程回归表现出更好的预测性能。

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	张一鸣王浩茅建校

关键词 ：风振响应, 概率预测, 强/台风, 大跨度桥梁, 稀疏高斯过程回归

引用本文:

张一鸣王浩茅建校. 基于稀疏高斯过程回归的强/台风作用下大跨度桥梁风振响应概率预测[J]. 土木工程学报, 2022, 55(10): 72-79.
Zhang Yiming Wang Hao Mao Jianxiao. Sparse Gaussian process regression for predicting the typhoon-induced response of long-span bridges. 土木工程学报, 2022, 55(10): 72-79.

链接本文:

http://manu36.magtech.com.cn/Jwk_tmgcxb/CN/ 或 http://manu36.magtech.com.cn/Jwk_tmgcxb/CN/Y2022/V55/I10/72