基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的建筑物健康狀態(tài)識(shí)別

張培培 南江萍 王昭

摘要：為了提高建筑物健康狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的建筑物健康狀態(tài)檢測(cè)方法。首先分析建筑物健康狀態(tài)的識(shí)別流程，找到影響建筑物健康狀態(tài)識(shí)別效果的因素，然后從中選擇主要的影響因素進(jìn)行建筑物健康狀態(tài)識(shí)別建模，并引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法描述建筑物健康狀態(tài)與影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，建立建筑物健康狀態(tài)識(shí)別模型，最后采用具體建筑物健康狀態(tài)識(shí)別實(shí)例分析了該方法的有效性和優(yōu)越性，對(duì)建筑物健康狀態(tài)識(shí)別率平均值超過(guò)92%，而當(dāng)前經(jīng)典方法的建筑物健康狀態(tài)識(shí)別率沒(méi)有超過(guò)90%，且識(shí)別速度更快，具有更好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：建筑物;健康狀態(tài)類型;機(jī)器學(xué)習(xí)算法;影響因素;應(yīng)用實(shí)例

中圖分類號(hào)：TP181

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

BuildingHealthStateRecognitionBasedonMachineLearningAlgorithm

ZHANGPeipei，NANJiangping，WANGZhao

（ZTECommunicationAcademy，XianTrafficEngineeringInstitute，Xian710300，China）

Abstract：Inordertoimprovetheresultsofbuildinghealthstaterecognition，amethodofbuildinghealthstatedetectionbasedonmachinelearningalgorithmisproposed.Firstly，therecognitionprocessofbuildinghealthstatusisintroducedtofindoutthefactorsthataffecttherecognitioneffectofbuildinghealthstatus.Then，severalmainfactorsareselectedfromtheinfluencingfactorsofbuildinghealthstatustomedeltherecognitionofbuildinghealthstatus.Then，machinelearningalgorithmisintroducedtodescribethememoryrelationshipbetweenbuildinghealthstatusandinfluencingfactors，andthebuildinghealthstatusisestablished.Finally，theeffectivenessandsuperiorityofthemethodareanalyzedbyaspecificexampleofbuildinghealthstaterecognition.Theaveragerecognitionrateofbuildinghealthstateofthemethodpreposedinthispaperismorethan92%，whiletherecognitionrateofbuildinghealthstateofthecurrentclassicmethodislessthan90%，andtherecognitionspeedofbuildinghealthstateisfaster，whichhasbetterpracticalapplicationvalue.

Keywords：building;healthstatetype;machinelearningalgorithm;influencingfactors;applicationexamples

0引言

隨著改革開(kāi)放的不斷深入，我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平得到了大幅度提升，各大城市出現(xiàn)了許多大型建筑物，但是隨著建筑物使用壽命的不斷延長(zhǎng)，以及受到天氣、氣候、振動(dòng)、外界力的作用，建筑物倒塌事故時(shí)有發(fā)生，建筑物的安全問(wèn)題已成為重大的社會(huì)問(wèn)題[12]。建筑物健康狀態(tài)識(shí)別可以幫助人們及時(shí)、客觀、科學(xué)的提前了解建筑物健康狀態(tài)發(fā)生態(tài)勢(shì)，根據(jù)建筑物健康狀態(tài)制定相應(yīng)的保護(hù)措施，可以減少建筑物倒塌事故發(fā)生機(jī)率，因此建筑物健康狀態(tài)識(shí)別勢(shì)在必行，具有重大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益[3]。

為了提高建筑物健康狀態(tài)識(shí)別結(jié)果，提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的建筑物健康狀態(tài)檢測(cè)方法，并且采用具體建筑物健康狀態(tài)識(shí)別實(shí)例分析了其有效性和優(yōu)越性?！?br>