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申请/专利权人：四川高路文化旅游发展有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统及方法，涉及桥梁预测维护算法领域，本发明通过结合实时动态模型、多任务学习、元学习和自适应拓扑控制，提供了一个更加高效、准确和自动化的桥梁维护预测系统，不仅提高了桥梁的安全性和使用寿命，还显著降低了维护成本和资源消耗。
主权项：1.一种基于实时动态模型的桥梁道路预测维护系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于根据定义的预测任务需求进行数据采集，所述预测任务包括结构退化预测任务、动态负载响应任务、环境因素影响评估任务、交通流量模式识别任务，所述数据采集包括应变数据、交通负载数据、环境监测数据和交通流量统计数据；多任务学习模块，用于对定义的每一个预测任务建立神经网络分支，并共享底层特征表示；元学习模块，用于建立元学习的神经网络模型，根据定义的预测任务进行模型训练，输出初始化参数和学习策略；自适应拓扑控制器模块，用于动态调整多任务学习模块的网络结构，通过强化学习的优化算法，对网络拓扑配置进行选配，并根据预测性能的反馈选择最佳的拓扑结构；模型训练优化模块，用于利用元学习模块优化模型，并对多任务学习模块中的模型进行训练；预测反馈模块，用于通过训练后的模型进行实时预测和数据反馈；其中，所述模型训练优化模块包括有一个反馈机制单元，所述反馈机制单元用于收集多任务学习模块在实际预测中的表现数据，所述表现数据包括正确预测的结果和未能准确预测的案例；元学习模块根据采集的性能反馈数据进行调整；自适应拓扑控制器模块根据性能反馈数据调整多任务学习模块的网络结构，并将调整后的元学习模块和自适应拓扑控制器模块的输出重新应用于多任务学习模块，进行新一轮的训练和优化。
全文数据：
权利要求：
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