基于机器学习的桥梁健康监测数据分析方法

摘要

桥梁作为重要的基础设施，其安全运行关系重大。近年来，随着传感技术的进步，大量桥梁健康监测数据得以实时采集，为结构安全评估和养护决策提供了重要依据。然而，传统数据分析方法在处理庞杂、多源的数据时存在效率低、精度有限等问题，难以满足现代桥梁智能管理的需求。本研究围绕桥梁健康监测数据的特点与挑战，系统探讨了机器学习在数据处理、特征提取及异常识别等环节的优势与应用。具体而言，将基于机器学习的方法引入健康监测数据分析流程，实现对数据中的潜在模式与变化的自动识别和有效预测。研究结果显示，机器学习方法能够提升桥梁健康状态识别的准确率，并在早期故障诊断及趋势预测方面表现出良好的适应性。文中的研究为桥梁运维管理机制的升级提供了理论支持，对推动结构健康监测领域的智能化转型具有积极意义。