目錄BR>前言BR>第1章 緒論 1BR>1.1 交通基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)空域多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)預(yù)處理 1BR>1.1.1 大數(shù)據(jù)異常檢測(cè) 1BR>1.1.2 異常大數(shù)據(jù)修復(fù) 3BR>1.2 交通基礎(chǔ)設(shè)施動(dòng)荷載及病害識(shí)別與服役性能評(píng)估 6BR>1.2.1 車輛荷載辨識(shí)與跟蹤 7BR>1.2.2 道路關(guān)鍵病害識(shí)別 8BR>1.2.3 道路服役性能評(píng)估 12BR>1.2.4 橋梁服役性能評(píng)估 15BR>1.3 路網(wǎng)級(jí)交通基礎(chǔ)設(shè)施服役性能評(píng)估 19BR>1.3.1 網(wǎng)絡(luò)級(jí)橋梁服役管理概況 19BR>1.3.2 路網(wǎng)級(jí)交通基礎(chǔ)設(shè)施服役性能評(píng)估方法 20BR>參考文獻(xiàn) 24BR>第2章 交通基礎(chǔ)設(shè)施多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)質(zhì)量提升方法 37BR>2.1 數(shù)值數(shù)據(jù)異常檢測(cè)與智能修復(fù) 37BR>2.1.1 基于DS-LOF與GA-XGBoost的路域環(huán)境感知數(shù)據(jù)智能檢測(cè)與修復(fù)算法 37BR>2.1.2 基于SSC與XGBoost的高速公路異常收費(fèi)數(shù)據(jù)修復(fù)算法 46BR>2.2 圖像數(shù)據(jù)質(zhì)量提升 55BR>2.2.1 基于超分重建和數(shù)據(jù)增廣的二維圖像質(zhì)量提升 55BR>2.2.2 基于斷點(diǎn)插值和參考平面濾波的三維感知圖像缺失及異常修復(fù) 65BR>參考文獻(xiàn) 74BR>第3章 橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的不良數(shù)據(jù)重構(gòu)方法 75BR>3.1 基于時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)的不良趨勢(shì)項(xiàng)數(shù)據(jù)重構(gòu) 75BR>3.1.1 基于多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的不良監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)重構(gòu) 75BR>3.1.2 基于時(shí)空?qǐng)D注意力網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)重構(gòu)方法 77BR>3.1.3 斜拉橋索力趨勢(shì)項(xiàng)數(shù)據(jù)重構(gòu)實(shí)例 83BR>3.2 基于降噪自編碼器的不良車致項(xiàng)數(shù)據(jù)魯棒重構(gòu) 90BR>3.2.1 基于降噪自編碼器的車致項(xiàng)數(shù)據(jù)的魯棒重構(gòu)與特征降維 90BR>3.2.2 鐵路鋼桁梁橋不良車致應(yīng)力數(shù)據(jù)魯棒重構(gòu)實(shí)例 95BR>參考文獻(xiàn) 108BR>第4章 車輛荷載時(shí)空辨識(shí)與跟蹤方法 110BR>4.1 車輛荷載空間辨識(shí)方法 110BR>4.1.1 車輛荷載空間辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 112BR>4.1.2 車輛荷載空間辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練策略 115BR>4.1.3 車輛荷載空間辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估指標(biāo)及實(shí)施細(xì)節(jié) 117BR>4.1.4 車輛荷載空間辨識(shí)應(yīng)用實(shí)例 119BR>4.2 車輛荷載時(shí)空跟蹤方法 122BR>4.2.1 車輛荷載時(shí)空跟蹤算法具體架構(gòu) 124BR>4.2.2 車輛荷載時(shí)空跟蹤評(píng)估指標(biāo)及實(shí)施細(xì)節(jié) 126BR>4.2.3 車輛荷載時(shí)空跟蹤應(yīng)用實(shí)例 128BR>參考文獻(xiàn) 129BR>第5章 模型驅(qū)動(dòng)的單體橋梁服役性能評(píng)估方法 131BR>5.1 考慮凍融循環(huán)與除冰鹽作用的氯離子侵蝕模型 131BR>5.1.1 鋼筋初始銹蝕時(shí)間 132BR>5.1.2 銹蝕鋼筋剩余面積與強(qiáng)度時(shí)變模型 133BR>5.1.3 混凝土強(qiáng)度時(shí)變模型 135BR>5.2 寒區(qū)橋梁荷載模型 136BR>5.2.1 橋梁結(jié)構(gòu)恒載模型 136BR>5.2.2 車輛荷載模型 136BR>5.3 寒區(qū)橋梁時(shí)變可靠度分析實(shí)例 137BR>5.3.1 橋梁概況 137BR>5.3.2 基于檢測(cè)信息的橋梁構(gòu)件可靠度貝葉斯更新 137BR>5.3.3 多重指標(biāo)下的橋梁結(jié)構(gòu)整體時(shí)變可靠度 140BR>參考文獻(xiàn) 148BR>第6章 基于數(shù)據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估方法 150BR>6.1 基于趨勢(shì)項(xiàng)數(shù)據(jù)空間關(guān)系圖表征的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估 150BR>6.1.1 基于空間關(guān)系圖表征的局部和全局?jǐn)?shù)據(jù)異常模式區(qū)分 151BR>6.1.2 趨勢(shì)項(xiàng)數(shù)據(jù)的空間關(guān)系圖表征建模方法 152BR>6.1.3 結(jié)合回歸殘差與邊權(quán)重的異常診斷策略 157BR>6.1.4 基于斜拉橋索力趨勢(shì)項(xiàng)數(shù)據(jù)的評(píng)估方法驗(yàn)證 161BR>6.2 基于時(shí)空互補(bǔ)車致項(xiàng)數(shù)據(jù)解耦的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估 168BR>6.2.1 橋梁車致項(xiàng)數(shù)據(jù)的單一車輛響應(yīng)提取 168BR>6.2.2 基于時(shí)空互補(bǔ)信息的多車疊加響應(yīng)解耦方法 171BR>6.2.3 橋梁多車疊加響應(yīng)解耦實(shí)例 177BR>6.2.4 基于車致項(xiàng)數(shù)據(jù)解耦的結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估 189BR>6.3 基于趨勢(shì)項(xiàng)和車致項(xiàng)數(shù)據(jù)降維特征的橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)融合評(píng)估 194BR>6.3.1 橋梁趨勢(shì)項(xiàng)和車致項(xiàng)數(shù)據(jù)的降維特征學(xué)習(xí) 194BR>6.3.2 基于降維特征的單分類異常診斷方法 199BR>6.3.3 基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)降維特征的結(jié)構(gòu)狀態(tài)評(píng)估方法驗(yàn)證 200BR>參考文獻(xiàn) 208BR>第7章 基于注意力機(jī)制增強(qiáng)CNN的路面裂縫檢測(cè)評(píng)估方法 210BR>7.1 AttentionCrackNetCNN模型 211BR>7.1.1 AttentionCrackNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 211BR>7.1.2 編碼器-解碼器框架 218BR>7.1.3 跳躍連接和注意力門 219BR>7.1.4 快速并行細(xì)化算法 221BR>7.2 瀝青道路裂縫像素級(jí)檢測(cè) 222BR>7.2.1 瀝青道路數(shù)據(jù)的采集 222BR>7.2.2 瀝青道路裂縫的檢測(cè)結(jié)果與分析 223BR>7.2.3 AttentionCrackNet模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)置 225BR>7.2.4 AttentionCrackNet模型對(duì)比研究 229BR>7.3 裂縫量化評(píng)估 232BR>參考文獻(xiàn) 237BR>第8章 基于長(zhǎng)短期記憶模型的路面服役性能評(píng)價(jià)方法 238BR>8.1 數(shù)據(jù)收集與整理 239BR>8.1.1 路面技術(shù)參數(shù)數(shù)據(jù)收集 239BR>8.1.2 影響變量數(shù)據(jù)收集 240BR>8.1.3 相關(guān)性分析 242BR>8.2 瀝青路面技術(shù)參數(shù)預(yù)測(cè)模型 243BR>8.2.1 小波降噪 243BR>8.2.2 構(gòu)建瀝青路面技術(shù)參數(shù)預(yù)測(cè)模型 246BR>8.2.3 瀝青路面技術(shù)參數(shù)預(yù)測(cè)結(jié)果 249BR>8.3 瀝青路面使用性能綜合評(píng)價(jià)模型 258BR>8.3.1 瀝青路面使用性能評(píng)價(jià)方法 259BR>8.3.2 構(gòu)建瀝青路面使用性能綜合評(píng)價(jià)模型 262BR>參考文獻(xiàn) 267BR>第9章 交通基礎(chǔ)設(shè)施無向網(wǎng)絡(luò)建模與評(píng)估方法 268BR>9.1 無向網(wǎng)絡(luò)建模 268BR>9.1.1 網(wǎng)絡(luò)中橋梁檢測(cè)情況 269BR>9.1.2 無向網(wǎng)絡(luò)建模方法 270BR>9.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的無向網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析 276BR>9.2.1 無向網(wǎng)絡(luò)全端連通概率分析 277BR>9.2.2 無向網(wǎng)絡(luò)脆弱性分析 283BR>9.3 基于網(wǎng)絡(luò)分解的無向網(wǎng)絡(luò)連通概率快速評(píng)估算法 284BR>9.3.1 遞歸多級(jí)k路網(wǎng)絡(luò)分解算法 286BR>9.3.2 子網(wǎng)評(píng)估 288BR>9.3.3 簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)評(píng)估 292BR>參考文獻(xiàn) 294BR>第10章 交通基礎(chǔ)設(shè)施有向網(wǎng)絡(luò)建模與評(píng)估方法 296BR>10.1 有向網(wǎng)絡(luò)建模 297BR>10.1.1 有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D的建立 298BR>10.1.2 有向網(wǎng)絡(luò)邊權(quán)賦值 299BR>10.2 有向橋梁網(wǎng)絡(luò)連通概率分析 303BR>10.2.1 有向橋梁網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)枚舉算法 304BR>10.2.2 有向邊的重要性指標(biāo) 305BR>10.3 實(shí)例分析：有向城市橋梁網(wǎng)絡(luò)模型 306BR>10.3.1 有向城市橋梁網(wǎng)絡(luò)建模 307BR>10.3.2 有向相關(guān)橋梁網(wǎng)絡(luò)評(píng)估 309BR>參考文獻(xiàn) 310BR>